Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解
“去重”通过字面意思不难理解,就是删除重复的数据。在一个数据集中,找出重复的数据删并将其删除,最终只保存一个唯一存在的数据项,这就是数据去重的整个过程。删除重复数据是数据分析中经常会遇到的一个问题。通过数据去重,不仅可以节省内存空间,提高写入性能,还可以提升数据集的精确度,使得数据集不受重复数据的影响。
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame # 读取刚刚分解处理完的返回数据 link_csv = '/Users/bennyrhys/Desktop/数据分析可视化-数据集/homework/demo_duplicate.csv' df = pd.read_csv(link_csv) df Unnamed: 0 Price Seqno Symbol time 0 0 1623.0 0.0 APPL
Python按照某些列去重,可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。
国庆期间在Python白银交流群【谢峰】问了一个Pandas处理的问题,提问截图如下:
subset : column label or sequence of labels, optional 用来指定特定的列,默认所有列 keep : {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’ 删除重复项并保留第一次出现的项 inplace : boolean, default False 是直接在原来数据上修改还是保留一个副本
1、重复值处理 把数据结构中,行相同的数据只保留一行。 函数语法: drop_duplicates() 删除重复值newdf=df.drop_duplicates() from pandas import read_csv df = read_csv('D://PDA//4.3//data.csv') df #找出行重复的位置 dIndex = df.duplicated() #根据某些列,找出重复的位置 dIndex = df.duplicated('id') dIndex = df.duplic
现实中我们经常需要用到图像去重,比如为了扩充人脸图像,可以在百度、Google通过关键词下载大量人脸图像,但这些图像可能存在重复,在合并时需要去重。
大家好,今天我们来研究一个比较常见的编码问题。假如现在给我们一个对象数组,它可以是整数数组和字符串数组,也可以是实现 Comparable 接口的任何对象。
pandas 中 inplace 参数在很多函数中都会有,它的作用是:是否在原对象基础上进行修改
最近在准备 pandas 专栏的工程化内容,其中用到一份奥运数据的探索分析。这里会截取一些技巧内容让大家参考学习,包括:
列表去重是Python中一种常见的处理方式,任何编程场景都可能会遇到需要列表去重的情况。
作为一个算法工程师,我们接的业务需求不会比数据分析挖掘工程师少,作为一个爱偷懒的人,总机械重复的完成一样的预处理工作,我是不能忍的,所以在最近几天,我正在完善一些常规的、通用的预处理的code,方便我们以后在每次分析之前直接import快速搞定,省的每次都要去做一样的事情。
DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series,表示各行是否重复行。
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import pandas as pd #生成数据 data1,data2,data3,data4=['a',3],['b',2],['a',3],['c',2] df=pd.DataFrame([data1,data2,data3,data4],columns=['col1','col2']) print(df) col1 col2 0 a 3 1 b 2 2 a 3 3 c 2 #判断数据 isDuplicated=df.duplicat
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
本文讲解的是如何利用Pandas函数求解两个DataFrame的差集、交集、并集。
在数据处理和分析的过程中,数据去重是数据处理和分析的关键步骤之一。重复的数据会导致分析结果的偏差,影响决策的准确性。通过数据去重,我们可以确保分析所使用的数据集是干净、准确的,从而提高分析结果的可靠性,Python提供了多种方法和技巧来实现数据去重和数据处理,使得这些任务变得简单、高效。
在编程过程中,有时会遇到需要查找重复行的情况。这种操作可以帮助我们找出重复出现的文本行,并进行后续处理,例如删除重复行或统计重复次数。本文将介绍如何使用 Go 语言实现查找重复行的功能,并提供几种常用的算法和技巧。
以上这篇python 删除excel表格重复行,数据预处理操作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。
我们知道现实中的数据通常是杂乱无章的,需要大量的预处理才能使用。Pandas 是应用最广泛的数据分析和处理库之一,它提供了多种对原始数据进行预处理的方法。
模糊字符串匹配(Fuzzy string matching)是一种查找近似模式(而不是完全匹配)的技术。换句话说,模糊字符串匹配是一种搜索类型,即使用户拼错单词或仅输入部分单词进行搜索,也会找到匹配项。也称为近似字符串匹配(approximate string matching)。
NSFW指的是 不适宜工作场所("Not Safe (or Suitable) For Work;")。在本文中,将介绍如何创建一个检测NSFW图像的图像分类模型。
前几天有个学生娃子找我帮忙做点可视化的作业,作业内容包括采集网易云音乐热评评论内容,数据量1W作业足够,然后就是做点数据分析相关的工作即可。这份大作业里边有网络爬虫,有数据分析和数据处理,还有可视化,算是一个大实验了,还需要上交实验报告。这里拿出来部分知识点,给大家分享。学生娃的作业,参考了这个文章:网易云音乐评论爬取。
重复值处理主要涉及两个部分,一个是找出重复值,第二个是删除重复值,也就是根据自己设定的条件进行删除操作。
在爬取网页数据时,避免对同一URL发起重复的请求,这样可以减少不必要的网络流量和服务器压力,提高爬虫的效率,在将爬取到的数据存储到数据库或其他存储系统之前,去除重复的数据条目,确保数据的唯一性和准确性。,它不仅关系到数据的质量,也影响着爬虫的性能和效率。
在Java编程中,我们经常需要找出两个列表(List)中的重复元素。在本文中,我们将探讨三种方法来实现这一目标。
有时候我们并不是想要过滤缺失值,而是需要补全数据。大多数情况下,主要使用fillna方法补全缺失值,调用该方法时,可以传入一个常数来替代缺失值。
Python 是一个非常广泛使用的平台,用于 Web 开发、数据科学、机器学习以及自动化执行不同的过程。我们可以将数据存储在python中,以不同的数据类型,例如列表,字典,数据集。python字典中的数据和信息可以根据我们的选择进行编辑和更改
excel数据表使用了过多的计算函数,如SUM,AVG等,如果有跨表连接,也会报错。
用pandas读取Excel文件时, 如提示:ModuleNotFoundError: No module named 'xlrd', 因为Excel需要单独安装xlrd模块进行支持。
你是否曾发现自己忙于处理多个文本片段,而忘记了自己复制了什么?有没有想过有一个工具可以记录你一天中复制的所有内容?
2. bins, 整数、序列尺度、或间隔索引。如果bins是一个整数,它定义了x宽度范围内的等宽面元数量,但是在这种情况下,x的范围在每个边上被延长1%,以保证包括x的最小值或最大值。如果bin是序列,它定义了允许非均匀bin宽度的bin边缘。在这种情况下没有x的范围的扩展。
系统:Windows 10 编辑器:JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas:1.1.5
数据分析过程中最头疼也是工作量最大的部分算是探索和清洗了,探索的目的是了解数据,了解数据背后隐藏的规律,清洗的目的则是为了让干净的数据进入分析或建模的下一个环节。作者将通过三篇文章,详细讲解工作中常规的数据清洗方法,包括数据类型的转换,重复数据的处理,缺失值的处理以及异常数据的识别和处理。这是第一篇文章,主要分享的内容包括,文中涉及到的数据可以至文末查看下载链接: 数据类型的转换 冗余数据的识别和处理
在python 较新的版本中,pandas.qcut()这个函数中是有duplicates这个参数的,它能解决在等频分箱中遇到的重复值过多引起报错的问题;
在有些视觉任务场景下例如: 车牌OCR识别,红绿灯检测,猫的品种分类。根据关键词抓取百度图片可以帮助我们快速构建数据集。
每个月的月底,“分享与成长群”要汇总所有成员的原创文章,这次我改用了水滴微信平台把数据采集到一个电子表格文件中。在《零基础学编程019:生成群文章目录》这一节里,我已经可以用读csv文本文件的办法,配
concat方法相当于数据库中的全连接(UNION ALL),可以指定按某个轴进行连接,也可以指定连接的方式join(outer,inner 只有这两种)。
github:https://github.com/idealo/imagededup
直接从 GitHub 挖掘数据,Viz由 GitHub API 提供支持,并利用以下内容:
除了简单地判断是否匹配之外,正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组(group)。比如:^(\d{3})-(\d{3,8})$分别定义了两个组,可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码
因为最近事情略多,最近更新的不勤了,但是学习的脚步不能停,一旦停下来,有些路就白走了,今天就盘点一下R语言和Python中常用于处理重复值、缺失值的函数。 在R语言中,涉及到数据去重与缺失值处理的函数一共有下面这么几个: unique distinct intersect union duplicated #布尔判断 is.na()/!is.na() #缺/非缺失值 na.rm=TRUE/FALSE #移除缺失值 na.omit(lc) #忽略缺失值 complete.
import pandas as pd df = pd.read_csv("test.csv") df.sample(10)
文章来源:Python数据分析 目录: DIKW模型与数据工程 科学计算工具Numpy 数据分析工具Pandas Pandas的函数应用、层级索引、统计计算 Pandas分组与聚合 数据清洗、合并、转化和重构 数据清洗是数据分析关键的一步,直接影响之后的处理工作 数据需要修改吗?有什么需要修改的吗?数据应该怎么调整才能适用于接下来的分析和挖掘? 是一个迭代的过程,实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作 处理缺失数据:pd.fillna(),pd.dropna() 1.数据连接(pd.merge)
如果你现在有一个正在使用其他 VCS 的代码库,但是你已经决定开始使用 Git,必须通过某种方式将你的项目迁移至 Git。 这一部分会介绍一些通用系统的导入器,然后演示如何开发你自己定制的导入器。 你将会学习如何从几个大型专业应用的 SCM 系统中导入数据,不仅因为它们是大多数想要转换的用户正在使用的系统,也因为获取针对它们的高质量工具很容易。
1、数据清洗是数据分析关键的一步,直接影响之后的处理工作 2、数据需要修改吗?有什么需要修改的吗?数据应该怎么调整才能适用于接下来的分析和挖掘? 3、是一个迭代的过程,实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作 4、处理缺失数据:pd.fillna(),pd.dropna() 1、数据连接(pd.merge) 1、pd.merge 2、根据单个或多个键将不同DataFrame的行连接起来 3、类似数据库的连接操作 示例代码: import pandas as pd import numpy as np
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