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DataFrame删除

在操作数据的时候,DataFrame对象中删除一个或多个列是常见的操作,并且实现方法较多,然而这中间有很多细节值得关注。 首先,一般被认为是“正确”的方法,是使用DataFrame的drop方法,之所以这种方法被认为是标准的方法,可能是收到了SQL语句中使用drop实现删除操作的影响。 d e 0 0 2 3 4 1 5 7 8 9 2 10 12 13 14 3 15 17 18 19 4 20 22 23 24 这样就删除一列 DataFrame对象属性的方法出问题的根源了。 当然,并不是说DataFrame对象的类就是上面那样的,而是用上面的方式简要说明了一下原因。 所以,在Pandas中要删除DataFrame的列,最好是用对象的drop方法。

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pyspark给dataframe增加新的一列的实现示例

熟悉pandas的pythoner 应该知道给dataframe增加一列很容易,直接以字典形式指定就好了,pyspark中就不同了,摸索了一下,可以使用如下方式增加 from pyspark import 20, “gre…| 3| | Mary| 21| blue|[“Mary”, 21, “blue”]| 3| +—–+—+———+——————–+————-+ 到此这篇关于pyspark给dataframe 增加新的一列的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关pyspark dataframe增加列内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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    DataFrame一列拆成多列以及一行拆成多行

    文章目录 DataFrame一列拆成多列 DataFrame一行拆成多行 分割需求 简要流程 详细说明 0. 初始数据 1. 使用split拆分 2. 使用stack行转列 3. 重置索引(删除多余的索引)并命名为C 4. 使用join合并数据 DataFrame一列拆成多列 读取数据 ? 简要流程 将需要拆分的数据使用split拆分,并通过expand功能分成多列 将拆分后的多列数据使用stack进行列转行操作,合并成一列 将生成的复合索引重新进行reset_index保留原始的索引,并命名为 C 将处理后的数据和原始DataFrame进行join操作,默认使用的是索引进行连接 详细说明 0. 重置索引(删除多余的索引)并命名为C column_C = column_C.reset_index(level=1, drop=True, name='C') ====================

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    spark按某几列删除dataframe重复行

    新建一个 dataframe : val conf = new SparkConf().setAppName("TTyb").setMaster("local") val sc = new SparkContext (conf) val spark = new SQLContext(sc) val dataFrame = spark.createDataFrame(Seq( (1, 1, "2", "5"), ), (3, 2, "36", "69"), (1, 3, "4", null) )).toDF("id", "label", "col1", "col2") 想根据 id 和 lable 来删除重复行 利用 distinct 无法删除 dataframe.distinct().show() +---+-----+----+----+ | id|label|col1|col2| +---+-----+- | 68| | 3| 2| 36| 69| | 1| 3| 4|null| +---+-----+----+----+ 利用 dropDuplicates 可以根据 ID 来删除

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    git 删除最后一次commitgit

    提交代码代码后, 需求发送了变更,刚刚提交没多久的commit,实现已经是不正常的,想删除最后一次提交,应该如果处理呢? 5aa83e58721548f477af3bb23cb547494559dca4 Author: 大龙 Date: Tue Oct 22 13:14:23 2019 +0800 提交测试1 撤销本地最后一次 commit (也可以撤销最后的多个提交) git reset --hard c87c2cf74ca66116a32bf9f641fa3b8ad40736a5(`目标的SHA1 值`) 或 git 5aa83e58721548f477af3bb23cb547494559dca4 Author: 大龙 Date: Tue Oct 22 13:14:23 2019 +0800 提交测试1 可以看到log中最后一个 5aa83e58721548f477af3bb23cb547494559dca4 Author: 大龙 Date: Tue Oct 22 13:14:23 2019 +0800 提交测试1 撤销远程的最后一次提交

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    EX-函数应用:提取一列最后单元格的数据

    针对在Excel中提取一列最后单元格的数据问题,根据不同情况,可以用来很多方法来解决。 且中间没有空行的,可以直接用Offset和Count等函数简单组合得到,但是,数据没有那么规整,公式所得的结果将可能不是你想要的,比如以下这个: 以下分2种情况进行详细说明: 一、提取最后一个数字 如果仅是提取数字,比较简单,使用lookup函数即可,如下图所示: 公式:=Lookup(9e307,A:A) 二、提取最后一个非空单元格的内容 这种情况下,使用函数写公式一定要注意前后或中间可能出现的空单元格情况

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    linux中删除文件的最后N行小总结

    现在,假设我们要从rumenz.txt文件中删除最后三行 ( n=3 ) 。 output.txt: $ head -n -3 rumenz.txt > tmp.txt && mv tmp.txt output.txt 使用wc和sed命令 使用 sed命令及其地址范围,我们可以快速删除文件中从给定行号开始到最后一行的行 2 rumenz 3 入门 4 小站 然而,我们的问题是从输入文件中删除最后三行。 这样,问题就变成了如何计算第一个要删除的行号8 。 现在,是时候介绍wc命令了。 但是,如果我们可以颠倒输入文件中的行顺序,问题就会变成从文件中删除前 n 行。一个简单的 sed 单行sed 1,n d可以删除前n行。之后,如果我们再次反转线条,我们的问题就解决了。

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    oracle--批量删除部分表,将某一列拼接成字符串

    1、查询要批量删除的表 SELECT * FROM USER_TABLES SELECT 'DROP '||'TABLE ' || TABLE_NAME ||' ;' ,1 FROM USER_TABLES TABLE_NAME LIKE 'T_DIM%'; 2、创建临时表 CREATE TABLE tab_xn_ddd (names varchar2(100),idd number(2)); 3、将要删除的表结果插入到数据库中 将结果拼接成字符串 select idd, replace(to_char(wm_concat(names)),',','') from hos_tab_xn_ddd group by idd; 5、删除临时表 table_name || ' set VALID_STATE =''0A'';'||chr(13)||' commit;' from user_tables 2、如果不重要可以直接删除表空间

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    删除List中null的N种方法--最后放大招

    从List列表中删除null的不同方法: 抛砖引玉,先抛砖,大招在最后。 Java 7或更低版本 当使用Java 7或更低版本时,我们可以使用以下结构从列表中删除所有空值: @Test public removeNull() { List<String> list 尝试从不可变列表中删除null将抛出java.lang.UnsupportedOperationException的错误。 Java 8或更高版本 从Java 8或更高版本,从List列表中删除null的方法非常直观且优雅: @Test public removeNull() { List<String> list ; list.removeIf(Objects::isNull); assertThat(list, hasSize(2)); } 我们可以简单地使用removeIf()构造来删除所有空值

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    【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

    本文目录 drop_duplicates函数介绍 加载数据 按照某一列去重实例 3.1 按照某一列去重(参数为默认值) 3.2 按照某一列去重(改变keep值) 3.3 按照某一列去重(inplace 具体语法如下: DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False) 代码解析: DataFrame:待去重的数据框。 若选last为保留重复数据的最后一条,若选False则删除全部重复数据。 inplace:是否在原数据集上操作。 从结果知,参数keep='last',是在原数据的copy上删除数据,保留重复数据最后一条并返回新数据框,不影响原始数据框name。 原始数据中只有第二行和最后一行存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重,可以在subset中添加列。

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    最全面的Pandas的教程!没有之一!

    以及用一个字典来创建 DataFrame: ? 获取 DataFrame 中的列 要获取一列的数据,还是用中括号 [] 的方式,跟 Series 类似。 从 DataFrame删除行/列 想要删除某一行或一列,可以用 .drop() 函数。 的索引值 类似地,我们还可以用 .set_index() 方法,将 DataFrame 里的某一列作为索引来用。 最后,将这个多级索引对象转成一个 DataFrame: ? 要获取多级索引中的数据,还是用到 .loc[] 。比如,先获取 'O Level' 下的数据: ? 最后,on='Key' 代表需要合并的键值所在的列,最后整个表格会以该列为准进行归并。 对于两个都含有 key 列的 DataFrame,我们可以这样归并: ?

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    Python中的DataFrame模块学

    n = np.array(df)   print(n)   DataFrame增加一列数据   import pandas as pd   import numpy as np   data = pd.DataFrame ()   data['ID'] = range(0,10)   print(np.shape(data)) # (10,1)   DataFrame增加一列数据,且值相同   import pandas 删除重复的数据行   import pandas as pd   norepeat_df = df.drop_duplicates(subset=['A_ID', 'B_ID'], keep='first 1, 2], keep='first')   # keep=False时,就是去掉所有的重复行   # keep=‘first'时,就是保留第一次出现的重复行   # keep='last'时就是保留最后一次出现的重复行 data['name'] = data['name'].str.strip('.') # 删除'.

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    Day4.利用Pandas做数据处理

    ,列名为:city;插入一列,没有值,整列都是NaN df1=df1.reindex(columns=col_name) # DataFrame.reindex() 对原行/列索引重新构建索引值;将新的列名加进去 ,用来增加进数据框的最后一行 new=pd.DataFrame({'name':'lisa','gender':'F','age':19 },index=[0]) print(new) # print 数据的合并、删除方法和NumPy中的数组方法类似。 的删除 ''' drop(lables,axis,inplace) lables:要删除数据的标签 axis:0表示删除行,1表示删除列,默认0 inplace:是否在当前df中执行此操作 ''' df3 ],axis=0, inplace=True) # 删除第一,第二行 # # df5=df3.drop(['three'],axis=1, inplace=True)) # 删除一列 print(df3

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    灰太狼的数据世界(三)

    比如说我们现在有这样一张表,那么把这张表做成dataframe,先把每一列都提取出来,然后将这些在列的数据都放到一个大的集合里,在这里我们使用字典。 dataframe里面有个属性叫index,那这个就是索引对应的也是数据库的索引,你也可以把它理解成主键。第二个属性是columns,这个就是一列。对应数据库的表也是一列。 读取数据的方法提供如下几种: df.head(n):查看DataFrame对象的前n行 df.tail(n):查看DataFrame对象的最后n行 df.shape():查看行数和列数 df.info( 在DataFrame中增加一列,我们可以直接给值来增加一列,就和python的字典里面添加元素是一样的: import pandas as pd import numpy as np val = np.arange 删除不完整的行(dropna) 假设我们想删除任何有缺失值的行。这种操作具有侵略性,但是我们可以根据我们的需要进行扩展。 我们可以使用isnull来查看dataframe中是否有缺失值。

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    Pandas速查手册中文版

    (n):查看DataFrame对象的最后n行 df.shape():查看行数和列数 http:// df.info() :查看索引、数据类型和内存信息 df.describe():查看数值型列的汇总统计 s.value_counts(dropna=False):查看Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts):查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数 ():检查DataFrame对象中的空值,并返回一个Boolean数组 pd.notnull():检查DataFrame对象中的非空值,并返回一个Boolean数组 df.dropna():删除所有包含空值的行 df.dropna(axis=1):删除所有包含空值的列 df.dropna(axis=1,thresh=n):删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x):用x替换DataFrame对象中所有的空值 df.max():返回每一列的最大值 df.min():返回每一列的最小值 df.median():返回每一列的中位数 df.std():返回每一列的标准差

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    pandas.DataFrame.drop_duplicates 用法介绍

    如下所示: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=’first’, inplace=False) subset考虑重复发生在哪一列,默认考虑所有列 ,就是在任何一列上出现重复都算作是重复数据 keep 包含三个参数first, last, False,first是指,保留搜索到的第一个重复数据,之后的都删除;last是指,保留搜索到的最后一个重复数据 ,之前的搜索到的重复数据都删除,False是指,把所有搜索到的重复数据都删除,一个都不保留,即如果有两行数据重复,把两行数据都删除,而不是保留其中一行。 补充知识:python3删除数据重复值,只保留第一项。drop_duplicates()函数使用介绍 原始数据如下: ? f 列的前3个数据都有重复项,现在要将重复值删去,只保留第一项或最后一项。 可以看到 f 列中的重复值都被删除,且保留了第一项 以上这篇pandas.DataFrame.drop_duplicates 用法介绍就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    DataFrame(6):DataFrame的增、删、改、查

    1、说明 增:增加一行或一列; 删:删出一行或一列; 改:修改某行或某列; 查:获取Datarame中的值; 2、查:获取值   这里需求在之前的文章讲述过了,大家可以参考这个文章:http://note.youdao.com ) x = pd.Series([1,1,1,1],index=list("ABCD"),name="f") display(x) df.append(x) 结果如下: 2)增加列 ① 增加一列 1,2,3,4,5]}, index=list("abcde")) display(df) df.drop(["a","d"],axis=0) 结果如下: 2)删除一列 3)删除列还有两个函数:del、pop   这两个函数都属于原地删除df中的列,但是pop()函数删除一列后,有返回值,返回值就是该删除列(Series),而del属于永久删除列,该列删除后就不存在了 ① del:永久的删除一列数据 df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9], "B":[2,4,6,8,10],

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    Pandas进阶修炼120题|第二期

    答案 df.salary.plot(kind='kde',xlim=(0,80000)) 34 数据删除 题目:删除最后一列categories 难度:⭐ 答案 del df['categories' ] 35 数据处理 题目:将df的第一列与第二列合并为新的一列 难度:⭐⭐ 答案 df['test'] = df['education']+df['createTime'] 36 数据处理 题目:将 题目:计算salary最大值与最小值之差 难度:⭐⭐⭐ 答案 df[['salary']].apply(lambda x: x.max() - x.min()) 38 数据处理 题目:将第一行与最后一行拼接 难度:⭐⭐ 答案 df1 = pd.DataFrame(pd.Series(np.random.randint(1, 10, 135))) 43 数据处理 题目:将上一题生成的dataframe与df 49 数据查看 题目:查看education列共有几种学历 难度:⭐⭐ 答案 df['education'].nunique() 50 数据提取 题目:提取salary与new列的和大于60000的最后

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    Pandas进阶修炼120题,给你深度和广度的船新体验

    1,0]] df = df[cols] df 15.提取popularity列最大值所在行 df[df['popularity'] == df['popularity'].max()] 16.查看最后 5行数据 df.tail() 17.删除最后一行数据 df.drop([len(df)-1],inplace=True) df 18.添加一行数据['Perl',6.6] row={'grammer 绘制薪资水平频率分布直方图 #执行两次 df.salary.plot(kind='hist') 33.绘制薪资水平密度曲线 df.salary.plot(kind='kde',xlim=(0,80000)) 34.删除最后一列 categories del df['categories'] # 等价于 df.drop(columns=['categories'], inplace=True) 35.将df的第一列与第二列合并为新的一列 # 备注 # axis:0-行操作(默认),1-列操作 # how:any-只要有空值就删除(默认),all-全部为空值才删除 # inplace:False-返回新的数据集(默认),True-在原数据集上操作

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