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。
Python解释器可以执行的指令称为语句。例如， a=1是一个赋值语句。 if、 for、 while等其它语句我们后续再讨论。
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。
什么是pythonic呢？简而言之，这是一种写代码时遵守的规范，主打简洁、清晰、可读性高，符合PEP 8（Python代码样式指南）约定的模式。
DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series,表示各行是否重复行。
如果看了今天的第一篇文章会知道其中我对店铺评论标签进行了总结，不过在数据处理的时候有一个小问题。因为我是一个店铺一个店铺采集的数据，每一个店铺都有一堆标签和数量? 所以采集完几百个店铺之后这些标签一定
前几天在Python最强王者交流群【巭孬🕷】问了一个问题，一起来看看吧。对5亿行数据去重，各位有没有啥方法。。。内存直接爆了。全是这样的数据，5亿行，按行去重。
在数据分析中，有时候因为一些原因会有重复的记录，因此需要去重。如果重复的那些行是每一列懂相同的，删除多余的行只保留相同行中的一行就可以了，这个在Excel或pandas中都有很容易使用的工具了，例如Excel中就是在菜单栏选择数据->删除重复值，然后选择根据哪些列进行去重就好，pandas中是有drop_duplicates()函数可以用。 但面对一些复杂一些的需求可能就不是那么容易直接操作了。例如根据特定条件去重、去重时对多行数据进行整合等。特定条件例如不是保留第一条也不是最后一条，而是根据两列存在的某种关系、或者保留其中最大的值、或保留评价列文字最多的行等。下面记录一种我遇到的需求：因为设计原因，用户在购物车下的单每个商品都会占一条记录，但价格只记录当次购物车总价，需要每个这样的单子只保留一条记录，但把商品名称整合起来。
1、concat方法相当于数据库中的全连接，可以指定按某个轴进行连接,也可以指定连接的方式join。
+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 学习是一种态度，只要你有态度，学习将会是一种乐趣 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
在『Pandas进阶修炼120题』系列中，我们将对pandas中常用的操作以习题的形式发布。从读取数据到高级操作全部包含。如果你是新手，可以通过本系列完整学习使用pandas进行数据处理的各种方法，如果你是高手，欢迎留言给出与答案的不同解法。本期先来20题热身吧！
1、Python是一门脚本语言，像awk、tcl、perl、ruby一样，解释执行（可以编译缓存）；
注释可以用来解释Python代码。注释可以用来使代码更易读。注释可以用来在测试代码时防止执行。
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.
这里是一点小心得：由于下面两个原因，在正则表达式中使用反斜杠就会产生了一个双重转换的问题。 (1)、python自身处理字符串时，反斜杠是用于转义字符
懂编程语言最开始是属于程序猿的世界，现在随着国内人们受教育程度的提升、互联网科技的发展，业务人员也开始慢慢需要懂编程语言。从最近几年的招聘需求看，要求会Python则成为刚需。
经常向我提问的同学应该知道，我一般不会直接给出代码，而是给你提供思路。本系列主打思路，基于同一思路，给出多种不同的解决方案，让你举一反三解决问题。
Linux 平台上，一个 python 源码文件应该以下部分组成。Windows 平台上，可以省略第一项。
前几天在Python最强王者交流群【巭孬🕷】问了一个问题，一起来看看吧。从5亿行数据中，筛选出重复次数在1000行的数据行，以前用这个，也爆内存了。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。
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。
之前的文章中讲解很多关于线程间通信的知识，比如：线程互斥锁lock，线程事件event，线程条件变量condition 等等，这些都是在开发中经常使用的内容，而今天继续给大家讲解一个更重要的知识点 — 线程队列queue。
导入的数据存在缺失是经常发生的，最简单的处理方式是删除缺失的数据行。使用 pandas 中的 .dropna() 删除含有缺失值的行或列，也可以 对特定的列进行缺失值删除处理 。
经常使用 Linux 的同学，肯定对|这个符号不陌生，这个符号是 Linux 的管道符号，可以把左边的数据传递给右边。
**numpy.insert(arr,obj,value,axis=None) **
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数，表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数；例如对于一个数据表如pd.DataFrame({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11,11,12,13,13,14]})，其透视表效果如下：
有个朋友提出了一个问题：手头上现在有一个二维列表，比如[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]，现在要把该二维列表变成为[[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11], [3, 6, 9, 12]]。
今天我们将要通过6个应用案例的设计编程，来领略python带给我们的惊喜，并以此巩固我们第一阶段的学习成果。
工人工服识别检测系统基于python+yolov7网络模型深度学习技术，工人工服识别检测系统对现场人员工服穿戴情况自动识别预警。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
SQL语句的逻辑处理顺序，指的是SQL语句按照一定的规则，一整条语句应该如何执行，每一个关键字、子句部分在什么时刻执行。
渣土车密闭运输识别算法通过python+yolov7网络模型技术，渣土车密闭运输识别算法对渣土车的密闭运输情况进行实时监测，检测到有未密闭的渣土车进入作业区域或者行驶在道路上时，算法将自动发出警报提示现场人员及时采取措施。本算法中用到的Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。
空格在 Python 代码中是有意义的，因为 Python 的语法依赖于缩进，在行首的空格称为前导空格。在这一节不讨论前导空格相关的内容，只讨论非前导空格。非前导空格在 Python 代码中没有意义，但适当地加入非前导空格可以增进代码的可读性。
前些天无意中看到了一个开源项目的代码，由衷感叹 Python 的语法是真的越来越优雅了。还是说回代码，项目中作者想拼接两个字符串作为文件的路径，他是这样写的。
给定一个数组，编写一个函数， 计算他的最大N个数和最小N个数的和， 需要对数组进行去重。
已有近两个月没有发表过文章了，前段时间外甥和女儿过来这边渡暑假，平常晚上和周末时间都陪着她们了，趁这个周末有空，再抽空再把这块拾起来。 这么久没写了，再次拿起键盘，想想，发表些什么呢，想起上次公司的代码评审委员会下周其中一个议题是关于Python编码规范的整理，那就趁热打铁，整理一份关于Python编码规范的文章，也为那些写Python的人，提供一些编码注意的一些事项或者说是参考吧。
关注网赚的朋友对视频号带货应该有所了解，与其他平台带货类似，发布视频，介绍某个产品，挂上推荐购买链接，当用户通过你的推广链接购买产品时，你就可以转到money了，很直观，是吧。
我是PythonGao。 一名微软工程师。今天给大家分享一下Google Python 编程规范。适合入门者学习。
下午，我正爽歪歪地喝着咖啡，看着Power BI每秒钟刷新一次，静静等待某个分公司完成本月绩效任务，自动调用Python在钉钉群中发送喜报：
前几天在Python最强王者交流群有个叫【Chloe】的粉丝问了一个Python集合的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。
numpy(numerical Python) 是 Python 数值计算最重要的基础包，大多数提供科学计算的包都是用 NumPy 的数组为构建基础。 NumPy 可以用于数值计算的一个重要原因是因为他能处理大数组的数据：
监控室值班人员脱岗睡岗识别算法基于python+Yolov7深度学习神经网络算法，python+Yolov7算法模型可以7*24小时不间断自动识别现场画面人员行为，算法鲁棒性强。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
一开始就有一个问题摆在面前，疫情数据哪里获取。虽然国内很多网站都提供了疫情的跟踪报道，但是并没有找到提供完整历史数据的网站，所以想直接从网站爬数据的思路就暂时断掉。不过没关系，我们去GitHub上搜搜
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近日浏览LeetCode，发现了一道很有意思的小题目。当我尝试用Python解答的时候，居然动用了集合、map函数、zip函数、lambda函数、sorted函数，调试过程还涉及到了迭代器、生成器、列表推导式的概念。一个看似极为简单的题目，尽管最终的代码可以合并成一行，却几乎把Python的编程技巧用了一遍，真可谓“细微之处见精神”！通过这个题目，也许会让你从此真正理解了Python编程。
该文讲述了如何利用枚举法解决硬币称重问题，通过分析天平称量结果，推断出假币并确定其状态（轻或重）。同时，也介绍了一种实现该算法的Python代码。
python 处理csv对比两个文件数据项的差异，输出文件 思路： 1.分别读取文件得到list，并组装出需要查询并且去重后的list 2.通过list组装成需要的dict 3.通过去重后的list进行for循环 循环的每一项进行dict.get操作 4.因为dict是用的链表，所以读取速度十分的快（描述错误请指正） 5.重点的步骤是123，去重判断根据你的需求调整即可 6.在后面会放上一份小demo供参考 首先由a.csv ,b.csv两个文件 a.csv使用csv模块读取文件 得到 alist b.cs
在 python改变世界,从hello world开始 中我们已经完成了第一个python程序，代码是有了，关键是好像好不知道写的啥玩意？
问题描述：找出50之内的所有勾股数。 所谓勾股数，就是三个正整数，满足x*x + y*y = z*z。例如：3，4，5或5，12，13。 电脑解题只会用笨办法，一个一个地试，x、y、z都从1递增到49，三重循环搞定。 for x in range(1, 50) : for y in range(1, 50) : for z in range(1, 50) : if x*x + y*y == z*z : print(x, y, z
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