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Pandas 查找，丢弃列值唯一的列

前言 数据清洗很重要，本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中列值唯一的列，简言之，就是某列的数值除空值外，全都是一样的，比如：全0，全1，或者全部都是一样的字符串如...：已支付，已支付，已支付… 这些列大多形同虚设，所以当数据集列很多而导致人眼难以查找时，这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧，数据列中的空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”，如下图： 所以只要把列的缺失值先丢弃，再统计该列的唯一值的个数即可。...代码实现 数据读入 检测列值唯一的所有列并丢弃 最后总结一下，Pandas 在数据清洗方面有非常多实用的操作，很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述，比如 “...列值唯一 ” --> “ 除了空值以外的唯一值的个数等于1 ” ，许多坑笔者都已经踩过了，欢迎查看我的其余文章，提建议，共同进步。

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    Pandas中如何查找某列中最大的值？

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：譬如我要查找某列中最大的值，如何做？ 二、实现过程 这里他自己给了一个办法，而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()])，方法确实是可以行得通的，也能顺利地解决自己的问题。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，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。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【瑜亮老师】给出的思路，感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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    使用pandas筛选出指定列值所对应的行

    在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能： select * from table where column_name = some_value; pandas中获取数据的有以下几种方法...： 布尔索引 位置索引 标签索引 使用API 假设数据如下: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar...布尔索引 该方法其实就是找出每一行中符合条件的真值(true value)，如找出列A中所有值等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...数据提取不止前面提到的情况，第一个答案就给出了以下几种常见情况：1、筛选出列值等于标量的行，用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内的行...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列值不等于某个/些值的行 df.loc[df['column_name

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    合并excel的两列，为空的单元格被另一列有值的替换？

    一、前言 前几天在Python铂金交流群【逆光】问了一个Pandas数据处理的问题，问题如下：请问 合并excel的两列，为空的单元格被另一列有值的替换。...pandas里两列不挨着也可以用bfill。 【瑜亮老师】：@逆光 给出两个方法，还有其他的解决方法，就不一一展示了。 【逆光】：报错，我是这样写的。...我不写，就报这个错 【瑜亮老师】：有很多种写法，最简单的思路是分成3行代码。就是你要给哪一列全部赋值为相同的值，就写df['列名'] = '值'。不要加方括号，如果是数字，就不要加引号。...【瑜亮老师】：3列一起就是df.loc[:, ['列1', '列', '列3'']] = ["值", 0, 0] 【不上班能干啥！】：起始这行没有报错，只是警告，因为你这样操作会影响赋值前的变量。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，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。

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    用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

    df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...语法如下： df.loc[行，列] 其中，列是可选的，如果留空，我们可以得到整行。由于Python使用基于0的索引，因此df.loc[0]返回数据框架的第一行。...在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。 要获取前三行，可以执行以下操作： 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。...接着，.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述，.loc的语法是df.loc[行，列]，需要提醒行（索引）和列的可能值是什么？

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    一种基于分区列谓词补偿的物化视图增量更新方法

    背景当前业界在做物化视图增量更新时，物化视图一般会存储在一张分区表中，以分区为粒度进行增量、刷新、删除；不然就需要生成大量的物化视图元数据或每次都要重新计算历史所有的物化数据，成本是巨大的。...增量物化视图的分区表是一张物理表，每次进行增量构建时，会先将数据计算好后追加load到新的分区，然后再 commit 元数据，会存在一段时间的中间状态；那么在改写用户sql时，根据当前的业界普遍的物化视图改写规则...存在一种方案是生成一张映射表，改写用户sql的时候访问映射表，映射表只会映射ready分区的数据。本文提供另一种基于谓词补偿的方法，来解决该问题。...A：因为我们进行谓词补偿的列为分区列，不需要重复计算，可以直接扫描。Q：谓词补偿在更新历史物化视图时会有问题吗？...且用户在更新物化视图时，已经将查询sql促发，可能会导致该sql会扫描到在更新分区的数据。结论从上述说明中，我们可以发现通过指定物化视图的分区列做谓词补偿，可以解决在物化视图增量过程中的大多数问题。

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    【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

    subset：用来指定特定的列，根据指定的列对数据框去重。默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...# 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 name = pd.read_csv('name.csv...结果和按照某一列去重(参数为默认值)是一样的。 如果想保留原始数据框直接用默认值即可，如果想直接在原始数据框删重可设置参数inplace=True。...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-

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    【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

    最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...一种是写循环依次判断是否重复删重，另一种是用本公众号文章：Python中的集合提到的frozenset函数，一句语句解决该问题。 循环太过繁琐，而且速度较慢。...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 =...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

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    基于uFUN开发板的心率计（二）动态阈值算法获取心率值

    上一篇文章：基于uFUN开发板的心率计（一）DMA方式获取传感器数据，介绍了如何获取PulseSensor心率传感器的电压值，并对硬件电路进行了计算分析。...心率计，重要的是要获取到心率值，本篇文章将介绍一种采样数据处理算法——动态阈值算法，来获取心率值，这种算法来自于一位网友：玩的就是心跳 —— 使用 PulseSensor 脉搏传感器测量心率(http:...通过对一个周期内的信号多次采样，得出信号的最高与最低电压值，由此算出阈值，再用这个阈值对采集的电压值进行判定，考虑是否为波峰。...算法整体框架与代码实现 分析得出算法的整体框架如下： 缓存一个波形周期内的多次采样值，求出最大最小值，计算出振幅中间值作为信号判定阈值 通过把当前采样值和上一采样值与阈值作比较，寻找到「信号上升到振幅中间位置...基于uFUN开发板的Keil源码下载 STM32_GetBMP.rar uFUN评测系列文章 【UFUN开发板评测】小巧而不失精致，简单而不失内涵——uFun开发板开箱爆照 基于uFUN开发板的心率计（

    1.3K10

    Pandas针对某列的百分数取最大值无效？（下篇）

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：大佬们,我发现个问题,请教一下,我把某一列譬如0.001什么的，转化了1%以后再对某列做print(df...[df.点击 == df['点击'].max()]，最大值 明明有15%的却显示不出来，只显示出来10%以下的，是什么原因啊？...上一篇文章中【瑜亮老师】先取最大值所在的行，然后在转换格式展示数据。这个思路顺利地解决了粉丝的问题，这一篇文章我们一起来看看另外的一个解决思路。那如果这excel中已经有百分数了，怎么取最大数？...顺利地解决了粉丝的问题。 粉丝提问：文本格式为什么7.81%这个值可以筛选出来呢？ 答：文本比大小是按照从左向右挨个位置比较的，"7%">"23%"，因为7比2大，后面的3根本不参与比较。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，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。

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    Pandas针对某列的百分数取最大值无效？（上篇）

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：大佬们,我发现个问题,请教一下,我把某一列譬如0.001什么的,转化了1%以后,再对某列做print(...df[df.点击 == df['点击'].max()]，最大值 明明有15%的却显示不出来，只显示出来10%以下的，是什么原因啊？...二、实现过程 后来【瑜亮老师】也给了一个提示如下：因为你的百分比这一列是文本格式的。首先的话需要进行数据类型转换，现在先转为flaot型的。...df[df.比例 == df.比例.max()] max1['比例'] = max1['比例'].apply(lambda x: '{:.2%}'.format(x)) print(max1) 先取最大值所在的行...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，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。

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    盘点使用Pandas解决问题：对比两列数据取最大值的5个方法

    一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【iLost】的粉丝问了一个关于使用pandas解决两列数据对比的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。...大概意思是说在DF中有2列数据，想每行取两列数据中的最大值，形成一个新列，该怎么写？最开始【iLost】自己使用了循环的方法写出了代码，当然是可行的，但是写的就比较难受了。...二、解决过程 这里给出5个方法，感谢大佬们的解答，一起来看看吧！ 方法一：【月神】解答 其实这个题目的逻辑和思路也相对简单，但是对于Pandas不熟悉的小伙伴，接受起来就有点难了。...使用numpy结合pandas，代码如下： df['max4'] = np.where(df['cell1'] > df['cell2'],df['cell1'], df['cell2']) df...这篇文章基于粉丝提问，针对df中，想在每行取两列数据中的最大值，作为新的一列问题，给出了具体说明和演示，一共5个方法，顺利地帮助粉丝解决了问题，也帮助大家玩转Pandas，学习Python相关知识。

    4.3K30

    Pandas基础：使用Cut方法进行数据分箱（Binning Data）

    标签：pandas，cut方法 有时候，我们需要执行数据分箱操作，而pandas提供了一个方便的方法cut可以实现。 在下面的简单数据集中，有一组100人，他们的年龄和净值以美元计。...我们可以简单使用下面的整数列表来构建箱子： age_band= [0,20,30,40,50,65,70,90] 这些整数用作标注(band)每段的下限和上限。...结果是一个pandas系列，包含每个记录的年龄段，如下所示： pd.cut(df['Age'],bins=age_band) 图2 可以将此年龄段列存储到数据框架中，以保留每条记录的段信息。...注意到数据集底部的一些NaN值。 df['band']= pd.cut(df['Age'], bins=age_band) 图3 之所以使用NaN值，是因为我们创建的分段没有覆盖数据集中的最大值。...下面的示例变为左包含，如标注(band)列左侧的方括号“[”所示。

    3.2K20

    在Python中实现Excel的VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP函数功能

    示例 有两个Excel表，一个包含一些基本的客户信息，另一个包含客户订单信息。我们的任务是将一些数据从一个表带入另一个表。听起来很熟悉的情形！...在第一行中，我们用一些参数定义了一个名为xlookup的函数： lookup_value：我们感兴趣的值，这将是一个字符串值 lookup_array：这是源数据框架中的一列，我们正在查找此数组/列中的...“lookup_value” return_array：这是源数据框架中的一列，我们希望从该列返回值 if_not_found：如果未找到”lookup_value”，将返回的值 在随后的行中： lookup_array...return_array.loc[]返回一个带有基于上述布尔索引的值的pandas系列，只返回True值。...让我们看看它的语法，下面是一个简化的参数列表，如果你想查看完整的参数列表，可查阅pandas的官方文档。

    7.4K11

    numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

    2、现在我们想对第一列或者第二列等数据进行操作，以最大值和最小值的求取为例，这里以第一列为目标数据，来进行求值。 ?...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?...6、通过numpy库求取的结果如下图所示。 ? 通过该方法，也可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨

    9.5K20

    《机器学习》(入门1-2章)

    矩阵同行相加：numpy.sum(a,axis=0) 生成等差数列：numpy.arange(0,10,1,dtype=int) 不包括stop的位置 等比数列：numpy.logspace(1,10,10...,base=2) 1开始以比为2的10个等比数列 2.3Pandas的使用 导入Pandas的包import pandas 可以说是python中的Excel。...创建数组：pandas.Series([1,2,3]) 第一列为索引，第二列为数值 a=pandas.DataFrame(numpy.arange(12),reshape(3,4)) a[1] 为提取第一列...(’/data.csv’,index=false) 删除特征为空的行：a.dropna() 删除特征为空的列：a.dropna(axis=1,how=‘any’) 空值替换：a.fillna(0) 空值用均值替换...条件分布：对于二维随机变量(X,Y)，可以考虑在其中一个随机变量取得(可能的)固定值的条件下，另一随机变量的概率分布，这样得到的X或Y的概率分布叫做条件概率分布，简称条件分布。

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    进步神速，Pandas 2.1中的新改进和新功能

    Pandas团队花了相当长的时间研究了这个问题。第一个基于PyArrow的字符串dtype在pandas 1.3中可用。它有潜力将内存使用量减少约70％并提高性能。...改进的PyArrow支持 Pandas团队在pandas 2.0中引入了基于PyArrow的DataFrame。Pandas团队过去几个月的主要目标之一是改进pandas内部的集成。...merge是另一个常用的函数，现在速度会更快。Pandas团队希望现在使用基于PyArrow支持的DataFrames的体验会更好。...弃用setitem类操作中的静默类型转换 一直以来，如果将不兼容的值设置到pandas的列中，pandas会默默地更改该列的数据类型。...这个变化会影响所有的数据类型，例如将浮点值设置到整数列中也会引发异常。

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