开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

pandas根据列值为重复值保留行

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。在处理数据时，有时会遇到需要根据列值为重复值保留行的情况。

在pandas中，可以使用duplicated函数来判断DataFrame中的行是否为重复行，使用drop_duplicates函数来删除重复行或者保留重复行。

具体操作如下：

判断重复行：使用duplicated函数可以判断DataFrame中的行是否为重复行。该函数返回一个布尔型的Series，表示每一行是否为重复行。例如，假设有一个名为df的DataFrame，可以使用以下代码判断重复行：

duplicate_rows = df.duplicated()

删除重复行：使用drop_duplicates函数可以删除DataFrame中的重复行。该函数默认会保留第一个出现的重复行，并删除后续出现的重复行。例如，假设有一个名为df的DataFrame，可以使用以下代码删除重复行：

df = df.drop_duplicates()

保留重复行：使用keep参数可以指定保留重复行的方式。keep参数的取值可以是first、last或False。默认情况下，keep参数的取值为first，表示保留第一个出现的重复行。如果将keep参数设置为last，则表示保留最后一个出现的重复行。如果将keep参数设置为False，则表示删除所有重复行，即保留唯一值。例如，假设有一个名为df的DataFrame，可以使用以下代码保留重复行：

df = df.drop_duplicates(keep=False)

pandas相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云的云服务器CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云的云数据库MySQL：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
腾讯云的云原生容器服务TKE：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云的云存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云的人工智能平台AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ailab
腾讯云的物联网平台IoT Hub：https://cloud.tencent.com/product/iothub
腾讯云的移动开发平台移动开发平台：https://cloud.tencent.com/product/mpp
腾讯云的区块链服务BCS：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云的元宇宙平台QCloud Metaverse：https://cloud.tencent.com/product/qcloud-metaverse

请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求进行评估和选择。

相关搜索:(行、列)：值为Pandas DataFrame Mysql根据列值删除重复行，但保留最新的行 Pandas-从重复的行，保留没有空值的行 Pandas:根据列值删除重复的多个条件 Pandas:根据行值删除重复项 Pandas使用列索引根据值过滤行 Pandas根据列值将特定行处的列设置为True Pandas根据所选列的重复值排列行 Pandas根据重复行获取列值 SQL (POSTGRESQL)仅根据某些列删除重复值，根据每个重复集保留较新的值

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Pandas重复值处理

import pandas as pd #生成数据 data1,data2,data3,data4=['a',3],['b',2],['a',3],['c',2] df=pd.DataFrame([data1...()) #删除所有列值相同的记录，index为2的记录行被删除 col1 col2 0 a 3 1 b 2 3 c 2 print(df.drop_duplicates...(['col1'])) #删除col1列值相同的记录，index为2的记录行被删除 col1 col2 0 a 3 1 b 2 3 c 2 print(...df.drop_duplicates(['col2'])) #删除col2列值相同的记录，index为2和3的记录行被删除 col1 col2 0 a 3 1 b 2...print(df.drop_duplicates(['col1','col2'])) #删除指定列（col1和col2）值相同的记录，index为2的记录行被删除 col1 col2 0

7622 0

删除重复值，不只Excel，Python pandas更行

第3行和第4行包含相同的用户名，但国家和城市不同。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。...此方法包含以下参数： subset：引用列标题，如果只考虑特定列以查找重复值，则使用此方法，默认为所有列。 keep：保留哪些重复值。’...图3 在上面的代码中，我们选择不传递任何参数，这意味着我们检查所有列是否存在重复项。唯一完全重复的记录是记录#5，它被丢弃了。因此，保留了第一个重复的值。...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。...记录#1和3被删除，因为它们是该列中的第一个重复值。现在让我们检查原始数据框架。它没有改变！这是因为我们将参数inplace留空，默认情况下其值为False。

6K3 0

【说站】Python DataFrame如何根据列值选择行

Python DataFrame如何根据列值选择行 1、要选择列值等于标量的行，可以使用==。...df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、要选择列值在可迭代中的行，可以使用isin。...没有括号 df['column_name'] >= A & df['column_name'] <= B 被解析为 df['column_name'] >= (A & df['column_name']...) <= B 以上就是Python DataFrame根据列值选择行的方法，希望对大家有所帮助。

5.1K2 0

VBA：根据指定列删除重复行

文章背景：在工作生活中，有时需要进行删除重复行的操作。比如样品测试时，难免存在复测数据，一般需要删除第一行数据，保留后一行的数据。...Excel虽然自带删除重复项的功能，但在使用时存在不足。下面先介绍删除重复项的功能，然后再采用VBA代码实现删除重复行的功能。...，一是如果存在重复项，默认保留行号靠前的数据行；二是只能拓展到连续的数据列，而无法拓展到整行。...（2）VBA代码实现本代码要实现的功能是根据品号进行重复行的删除。若有重复行，保留后一行数据。原始数据默认已经按品号升序排列。...Sub DeleteDuplicate() '根据指定列删除重复行 Dim aWB As Worksheet, num_row As Integer Dim

3.1K4 0

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 ?...位置索引使用iloc方法，根据索引的位置来查找数据的。...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.../些值的行 df.loc[df['column_name'] !

18.8K1 0

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。

5.6K2 1

Python DataFrame使用drop_duplicates()函数去重(保留重复值，取重复值)

摘要在进行数据分析时，我们经常需要对DataFrame去重，但有时候也会需要只保留重复值。这里就简单的介绍一下对于DataFrame去重和取重复值的操作。...创建DataFrame 这里首先创建一个包含一行重复值的DataFrame。 ?...2.DataFrame去重，可以选择是否保留重复值，默认是保留重复值，想要不保留重复值的话直接设置参数keep为False即可。 ? 3.取DataFrame重复值。...大多时候我们都是需要将数据去重，但是有时候很我们也需要取重复数据，这个时候我们就可以根据刚刚上面我们得到的两个DataFrame来concat到一起之后去重不保留重复值就可以。...############################### 分割线：补充 ############################### 4.DataFrame根据某列去重 ?

9.9K1 0

pandas dropna删除有空值的行_pandas中导出缺失值

pandas删除空数据行及列dropna() import pandas as pd # 删除含有空数据的全部行 df4 = pd.read_csv('4.csv', encoding='utf...-8') df4 = df4.dropna() # 可以通过axis参数来删除含有空数据的全部列 df4 = df4.dropna(axis=1) # 可以通过subset参数来删除在age和sex...中含有空数据的全部行 df4 = df4.dropna(subset=["age", "sex"]) print(df4) df4 = df4.dropna(subset=['age', 'body

2.2K3 0

用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...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。...每种方法都有其优点和缺点，因此应根据具体情况使用不同的方法。点符号可以键入“df.国家”以获得“国家”列，这是一种快速而简单的获取列的方法。但是，如果列名包含空格，那么这种方法行不通。...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。...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？

19K6 0

python | pandas 改变列的位置、填充缺失值

tables_names -- hdfs下的表名 where 条件判断 ''' Data = DB.impala_query(sql) -- 是DataFrame格式 **注意：**DB是自己写的脚本文件改变列的位置...DataFrame mid = df['Mid'] df.drop(labels=['Mid'], axis=1,inplace = True) df.insert(0, 'Mid', mid) # 插在第一列后面...,即为第二列 df 缺失值填充 df.fillna（0）未完待补充完善。

4.8K2 0

python | pandas 改变列的位置、填充缺失值

tables_names -- hdfs下的表名 where 条件判断 ''' Data = DB.impala_query(sql) -- 是DataFrame格式 **注意：**DB是自己写的脚本文件改变列的位置...DataFrame mid = df['Mid'] df.drop(labels=['Mid'], axis=1,inplace = True) df.insert(0, 'Mid', mid) # 插在第一列后面...,即为第二列 df 缺失值填充 df.fillna（0）未完待补充完善。

5.2K4 0

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。...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。

2921 0

【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。...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，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...四、按照多列去重对多列去重和一列去重类似，只是原来根据一列是否重复删重。现在要根据指定的列判断是否存在重复（顺序也要一致才算重复）删重。...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。

18.7K3 1

pandas删除某列有空值的行_drop的之

0.摘要 dropna()方法，能够找到DataFrame类型数据的空值（缺失值），将空值所在的行/列删除后，将新的DataFrame作为返回值返回。...如果该行/列中，非空元素数量小于这个值，就删除该行/列。 subset：子集。列表，元素为行或者列的索引。...如果axis=0或者‘index’，subset中元素为列的索引；如果axis=1或者‘column’，subset中元素为行的索引。...由subset限制的子区域，是判断是否删除该行/列的条件判断区域。 inplace：是否原地替换。布尔值，默认为False。如果为True，则在原DataFrame上进行操作，返回值为None。...设置子集：删除第5、6、7行存在空值的列 # 设置子集：删除第5、6、7行存在空值的列 print(d.dropna(axis=1, how='any', subset=[5,6,7])) 原地修改

11.3K4 0

实现并发新高度：23ai的无锁列值保留

Oracle Database 23ai支持Lock-Free Reservation，中文通常译为“无锁列值保留”。...它的本质是相对于传统的行锁，能以更细的粒度（即列值级别）进行锁定，从而减少锁争用，提高并发性能。例如，当库存充足时，数据仅在提交时锁定，并有可能改善最终用户体验以及事务的吞吐量。...为了避免重复造轮子，本文演示的测试用例部分，直接参考了官方博客中给出的测试用例，原文链接为： https://blogs.oracle.com/coretec/post/lock-free-reservation-in...2.1 测试无锁列值保留目前测试表中数据： 07:37:39 PRIMARY @ORCL -> JINGYU @PDB1> select ITEM_ID, QTY_ON_HAND, SHELF_CAPACITY...总之这个日志表是建立无锁列值保留时，Oracle自动创建的，当然也由Oracle自己维护，用户肯定不能对其直接进行操作，否则会报错： ORA-55727: DML, ALTER, RENAME, and

1281 0

【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

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。我们知道Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。...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...经过这个函数就可以解决两行中值的顺序不一致问题。因为集合是无序的，只要值相同不用考虑顺序。 duplicated()：判断变成冻结集合的列是否存在重复值，若存在标记为True。...相当于保留第一行，把其余重复行删除。

14.6K3 0

Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量)

Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) ---- 目录 Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) 前言...环境基础函数的使用 DataFrame记录每个值出现的次数重复值的数量重复值打印重复的值总结 ---- 前言这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢，但是她很明显不是一个真正意义存在的图片...记录每个值出现的次数语法 DataFrame.duplicated(subset=None,keep='first') 参数 subset：判断是否是重复数据时考虑的列 keep：保留第一次出现的重复数据还是保留最后一次出现的...重复值的数量 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( {'name': ['张丽华', '李诗诗', '王语嫣...：", count) 我们看了共计有5个李诗诗，因为第一个没有计数，从第二个开始计数故而输出结果是：4 重复值 import pandas as pd import numpy as np df =

2.3K3 0

SQL Server 动态行转列（参数化表名、分组列、行转列字段、字段值）

；方法三：使用PIVOT关系运算符，静态列字段；方法四：使用PIVOT关系运算符，动态列字段；扩展阅读一：参数化表名、分组列、行转列字段、字段值；扩展阅读二：在前面的基础上加入条件过滤；参考文献...、分组字段、行转列字段、值这四个行转列固定需要的值变成真正意义的参数化，大家只需要根据自己的环境，设置参数值，马上就能看到效果了（可以直接跳转至：“参数化动态PIVOT行转列”查看具体的脚本代码）。...行转列字段、字段值这几个参数，逻辑如图5所示， 1 --5：参数化动态PIVOT行转列 2 -- ============================================= 3 -...SYSNAME --行变列值的字段 14 SET @tableName = 'TestRows2Columns' 15 SET @groupColumn = 'UserName' 16 SET @row2column...SYSNAME --行变列值的字段 15 SET @tableName = 'TestRows2Columns' 16 SET @groupColumn = 'UserName' 17 SET @row2column

4.3K3 0

使用Pandas实现1-6列分别和第0列比大小得较小值

一、前言前几天在Python白银交流群【星辰】问了一个pandas处理Excel数据的问题，提问截图如下：下图是他的原始代码截图：二、实现过程其实他这个代码，已经算实现了，如果分别进行定义的话...，每一列做一个变量接收，也是可以实现效果的，速度上虽然慢一些，但是确实可行。...，如下所示： df['min'] = df[['标准数据', '测试1']].min(axis=1) print(df['min']) 后来【dcpeng】还给了一个代码，如下所示： import pandas...for i in range(1, 4): df[f'min{i}'] = df[['标准数据', f'测试{i}']].min(axis=1) print(df) 看上去确实是实现了多列比较的效果...这篇文章主要盘点了一个Pandas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。

1.2K2 0

Numpy中找出array中最大值所对应的行和列

如下图，使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵，然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列。 where返回一个长度为2的元组，第一个元素保存的是行号，第二个元素保存的是列号。

6.4K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭