首先创建一个csv文件，创建方式为新建一个文本文档，然后将这个文本文档重命名为test.csv 再用Excel打开，添加内容 内容如下： ?...先来添加列 data = [‘a’,’b’,’c’] df[‘字母’] = data import pandas as pd filename = '....pd.read_csv(filename,encoding='gbk') data = ['a','b','c'] df['字母'] = data df.to_csv(filename,index=None) 由于我们的列标签是中文...再来添加行 df.loc[4]=[4,’d’] import pandas as pd filename = '.
用pandas库的.drop_duplicates函数 代码如下： ?...1 import shutil 2 import pandas as pd 3 4 5 frame=pd.read_csv('E:/bdbk.csv',engine='python') 6 data...drop_duplicates有三个参数 DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 如subset=[‘A’,’B’]去A列和...B列重复的数据 参数如下： 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 基于指定列，保留最后一行的数据2 基于指定列，保留最后一行的数据，同时剔除不需要的列3 效果演示 1 基于指定列，保留最后一行的数据 想要实现的效果：在原来测试数据的基础上，基于B列，如果存在重复的数据...VBA代码如下： Sub Delete_Duplicate1() '基于指定列，删除重复行，保留最后出现的行数据。...values formatted with these data types as floating-point numbers by using the Double data type. 2 基于指定列...，保留最后一行的数据，同时剔除不需要的列 想要实现的效果：针对原有的测试数据，基于B列，如果存在重复的数据，保留最后一行的数据；这里不需要E列的数据。...VBA代码如下： Sub Delete_Duplicate2() '基于指定列，保留唯一行（若重复）,同时剔除不需要的列。
标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。...图1 创建一个辅助函数 现在，让我们创建一个取平均值的函数，并将其处理/转换为字母等级。 图2 现在我们要把这个函数应用到每个学生身上。那么，在列中对每个学生进行循环？不！...记住，我们永远不应该循环遍历pandas数据框架/系列，因为如果我们有一个大的数据集，这样做效率很低。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法，就是.applymap()方法，这有点类似于map()函数的作用。
导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...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。...从结果知，参数keep=False，是把原数据copy一份，在copy数据框中删除全部重复数据，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。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...由于原始数据是从hive sql中跑出来，表示商户号之间关系的数据，merchant_r和merchant_l中存在组合重复的现象。现希望根据这两列组合消除重复项。...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。... 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
图片 5.处理重复我们手上的数据集很可能存在重复记录，某些数据意外两次输入到数据源中，清洗数据时删除重复项很重要。...以下函数很常用：duplicated: 识别DataFrame中是否有重复，可以指定使用哪些列来标识重复项。drop_duplicates：从 DataFrame 中删除重复项。...一般建议大家先使用 duplicated检查重复项，确定业务上需要删除重复项，再使用这个函数。图片 6.处理缺失值现实数据集中基本都会存在缺失值的情况，下面这些函数常被用作检查和处理缺失值。...”].map(lambda x: int(x[-4:])).apply：通过多列的数据创建新的字段，在创建新列时经常需要指定 axis=1。...图片 10.分组统计我们经常会需要对数据集进行分组统计操作，常用的函数包括：groupby：创建一个 GroupBy 分组对象，可以基于一列或多列进行分组。
2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first') subset：表示识别重复项的列索引或列索引序列，默认标识所有的列索引。...keep：表示采用哪种方式保留重复项，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last '和 ‘False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项...’表示删除所有的重复项。...2.3.3 重复值处理案例 创建DataFrame对象： # 创建DataFrame对象 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame
date,temperature,humidity 07/01/21,95,50 07/02/21,94,55 07/03/21,94,56 默认情况下，pandas将为我们创建一个基于0的索引，如下所示...类似地，如果你想重置索引，不要忘记将inplace参数设置为True，否则将创建一个新的DataFrame。...将索引从groupby操作转换为列 分组是最常用的方法，让我们通过添加分组列来继续使用在上一步中创建的df0 。...C team 0 0.548012 0.288583 0.734276 X 1 0.378794 0.160913 0.971951 Y 如上所示，在“team”列删除重复项之后...重要的是，因为我们将ignore_index设置为True，所以新的DataFrame以基于0的方式使用一组新的索引。
SQL VS Pandas SELECT（数据选择） 在SQL中，选择是使用逗号分隔的列列表(或*来选择所有列): ? 在Pandas中，选择不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的位置选取。...相关语法如下： loc，基于列label，可选取特定行（根据行index） iloc，基于行/列的位置 ix，为loc与iloc的混合体，既支持label也支持position at，根据指定行index...在where字句中搭配NOT NULL可以获得某个列不为空的项,Pandas中也有对应的实现： SQL： ? Pandas： ? DISTINCT（数据去重） SQL： ? Pandas： ?...宝器带你画重点： subset，为选定的列做数据去重，默认为所有列； keep，可选择{'first', 'last', False}，保留重复元素中的第一个、最后一个，或全部删除； inplace ，...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，默认为False，返回一个新的Dataframe；若为True,不创建新的对象，直接对原始对象进行修改。
2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...线性插补： 2.1.5 缺失值处理案例 创建包含空缺值的DataFrame: import pandas as pd import numpy as np na_df = pd.DataFrame...DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first') subset：表示识别重复项的列索引或列索引序列，默认标识所有的列索引。...keep：表示采用哪种方式保留重复项，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last '和 ‘False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项...2.2.3 重复值处理案例 创建DataFrame对象： # 创建DataFrame对象 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame
标签：Python与Excel,pandas 在Excel中，我们可以通过单击功能区“数据”选项卡上的“删除重复项”按钮“轻松”删除表中的重复项。确实很容易！...删除重复值 根据你试图实现的目标，我们可以使用不同的方法删除重复项。最常见的两种情况是：从整个表中删除重复项或从列中查找唯一值。我们将了解如何使用不同的技术处理这两种情况。...图4 这一次，我们输入了一个列名“用户姓名”，并告诉pandas保留最后一个的重复值。现在pandas将在“用户姓名”列中检查重复项，并相应地删除它们。...如果我们指定inplace=True，那么原始的df将替换为新的数据框架，并删除重复项。 图5 在列表或数据表列中查找唯一值 有时，我们希望在数据框架列的列表中查找唯一值。...我们的列（或pandas Series）包含两个重复值，”Mary Jane”和”Jean Grey”。通过将该列转换为一个集，我们可以有效地删除重复项！
pandas可以创建两种数据类型,series和DataFrame; 创建Series(类似于列表,是一个一维序列) 创建dataframe(类似于excel表格,是二维数据) df2 = pd.DataFrame...索引操作 loc loc主要是基于标签(label)的，包括行标签(index)和列标签(columns)，即行名称和列名称，可以使用df.loc[index_name,col_name]，选择指定位置的数据...) 大小写转换 df['A'] = df['A'].str.lower() 3.3 重复值处理 删除后面出现的重复值 df['A'] = df['A'].drop_duplicates() # 某一列后出现重复数据被清除...删除先出现的重复值 df['A'] = df['A'].drop_duplicates(keep=last) # # 某一列先出现重复数据被清除 数据替换 df['A'].replace('sh','...检查新的串联轴是否包含重复项。相对于实际的数据串联，这可能非常昂贵。 copy: 布尔值，默认为真。如果为 False，则不要不必要地复制数据。
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas日期数据生成的问题，问题如下：大佬们，如果我想单独设一个新列，譬如从2023-11-1到2023-11-31怎么搞法？...这篇文章主要盘点了一个Pandas日期数据生成的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
pandas的主人貌似是熊猫爱好者，或者最初是用来分析熊猫行为的！ 不管怎样，Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。...如何按照K列镇区的非重复值拆分为独立文件呢！ 方法一：勤劳小蜜蜂！ ? 刚刚演示了普通劳动人民是如何按照某列拆分一列的！考虑K列有三十多种可能，勤劳如我也没有操作完！你们感兴趣可以弄一下！...import pandas as pd #导入pandas包 cf=open(r"D:\按照某列拆分文件测试.csv",encoding='gb18030',errors='ignore') #r...error代码代表略过有错误的行 df= pd.read_csv(cf) #读取文件 list_township = df['镇区'].drop_duplicates() #删除镇区重复项drop_duplicates...df.loc[]代表将符合筛选条件的筛选出来 save.to_csv('D:/拆分后数据/'+ str(township) + '.csv',index=False,sep=',') #存储至新的文件夹
- Pandas 是基于 NumPy 数组构建的，特别是基于数组的函数和不使用 for 循环的数据处理。...pd.Series([-1.2, -1.5, -1.7], index=['two', 'four', 'five']) frame2['debt'] = val print(frame2) 为不存在的列赋值会创建出一个新列...作为del的例子，先添加一个新的布尔值的列，state是否为'Ohio'： import pandas as pd data = {'state': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio',...i处，并得到新的Index is_monotonic 当各元素均大于等于前一个元素时，返回True is_unique 当Index没有重复值时，返回True unique 计算Ilndex中唯一值的数组...---- 2.基本功能 2.1 重新索引 Pandas对象的一个重要方法是reindex，其作用是创建一个新对象，它的数据符合新的索引。
创建DataFrame通常从一个字典开始，字典的键成为列名，值成为列的数据。...查看DataFrame print(df) 在这个例子中，我们创建了一个包含两列（'A'和'B'）和三行数据的DataFrame。...import pandas as pd import numpy as np # 创建一个包含缺失值和重复项的DataFrame data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': [...4, np.nan, 4]} df_with_issues = pd.DataFrame(data) # 清洗数据：填充缺失值，删除重复项 df_clean = df_with_issues.fillna...(0).drop_duplicates() # 查看清洗后的数据 print(df_clean) 上面的例子中，首先创建了一个包含缺失值(np.nan)和重复项的DataFrame。
keep：删除重复项并保留第一次出现的项取值可以为 first、last或 False duplicated()方法用于标记 Pandas对象的数据是否重复，重复则标记为True，不重复则标记为False...创建 Pandas数据对象时，如果没有明确地指出数据的类型，则可以根据传入的数据推断出来并且通过 dtypes属性进行查看。 ...3.2.1 pivot()方法 index：用于创建新 DataFrame对象的行索引。...columns：用于创建新 DataFrame对象的列索引 values：用于填充新 DataFrame对象中的值。 4....4.1.1 rename()方法 index，columns：表示对行索引名或列索引名的转换。 inplace：默认为False，表示是否返回新的Pandas对象。
PyCon 2019，Pandas 数据科学最佳实践 本文基于 Kevin 于 2019 年 7 月推出的最新视频教程，汇总了他 5 年来最喜欢的 25 个 pandas 操作技巧，希望大家喜欢。...目录 查看 pandas 及其支持项的版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择列 把字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...查看 pandas 及其支持项的版本 使用 pd.__version__ 查看 pandas 的版本。 ? 查看所有 pandas 的支持项版本，使用 show_versions 函数。...把字符串转换为数值 再创建一个新的 DataFrame 示例。 ? 这个 DataFrame 里的数字其实是以字符串形式保存的，因此，列类型是 object。 ?...把字符串分割为多列 创建一个 DataFrame 示例。 ? 把姓名列分为姓与名两列，用 str.split() 方法，按空格分割，并用 expand 关键字，生成一个新的 DataFrame。 ?
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