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。...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 =...如需数据实现本文代码，请到公众号中回复：“基于多列删重”，可免费获取。 得到结果： ?...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。...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
标签：VBA 自Excel 2010发布以来，已经具备删除工作表中重复行的功能，如下图1所示，即功能区“数据”选项卡“数据工具——删除重复值”。...图1 使用VBA，可以自动执行这样的操作，删除工作表所有数据列中的重复行，或者指定列的重复行。 下面的Excel VBA代码，用于删除特定工作表所有列中的所有重复行。...如果只想删除指定列（例如第1、2、3列）中的重复项，那么可以使用下面的代码： Sub DeDupeColSpecific() Cells.RemoveDuplicates Columns:=Array...(1, 2, 3), Header:=xlYes End Sub 可以修改代码中代表列的数字，以删除你想要的列中的重复行。...注：本文学习整理自thesmallman.com，略有修改，供有兴趣的朋友参考。
需求 在日常的应用中，排查列重复记录是经常遇到的一个问题，但某些需求下，需要我们排查一组列之间是否有重复值的情况。...比如我们有一组题库数据，主要包括题目和选项字段（如单选选择项或多选选择项） ，一个合理的数据存储应该保证这些选项列之间不应该出现重复项目数据，比如选项A不应该和选项B的值重复，选项B不应该和选项C的值重复...，以此穷举类推，以保证这些选项之间不会出现重复的值。...，第4题的A选项与D选项重复，第8题的A选项与C选项重复了。...至此关于排查多列之间重复值的问题就介绍到这里，感谢您的阅读，希望本文能够对您有所帮助。
=True) 按照多列去重实例 一、drop_duplicates函数介绍 drop_duplicates函数可以按某列去重，也可以按多列去重。...二、加载数据 加载有重复值的数据，并展示数据。...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...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。...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-
对于语音情感识别，当前的方法主要包括：1）直接通过语音信号特征；2）通过语音识别的文本特征；3）融合音频-文本的多模态特征。当前的方法忽视了音频和识别文本在时序空间的交互。...在本篇论文中，滴滴提出基于多模态对齐的语音情感识别的模型。在语音情感识别的公开数据集IEMOCAP取得了当前最好的性能。...基于多模态的语音情感识别的方法可以用于智能客服（如客服质检，机器人客服互动式语音应答），其中机器人客服质检主要是根据语音和识别文本对客服和用户的情绪进行分析，辅助质检，机器人客服互动式语音应答主要是根据语音和识别文本对进线用户的情绪进行分析...本文提出的多模态对齐的语音情感识别的模型，主要包括语音的编码器模块，语音识别文本的编码器模块，以及基于注意力机制的多模态融合网络模块，具体的模型结构图如上图。...基于注意力机制的多模态融合网络模块 我们利用Attention机制动态学出每个单词文本特征的权重和每帧语音的特征，然后加权求和得到每个单词的语音对齐的特征，接着我们将对齐的特征和文本的特征拼接并用BiLSTM
本文介绍基于Python语言，读取Excel表格数据，并基于给定的行数范围内的指定列数据，绘制多条曲线图，并动态调整图片长度的方法。 首先，我们来明确一下本文的需求。...现有一个.csv格式的Excel表格文件，其第一列为表示时间的数据，而靠后的几列，也就是下图中紫色区域内的列，则是表示对应日期的属性的数据；如下图所示。 ...其中，第一列是一个表示时间、循环增长的列，其数值从2023001开始，到2023365结束，然后会继续再从2023001开始，以此类推；并且每一个循环中，有些日期可能会缺失，即并不是每天都有数据的。 ...我们现在希望，对于给定的行数起始值与结束值（已知这个起始值与结束值对应的第一列数据，肯定是一个完整的时间循环），基于表格中后面带有数据的几列（也就是上图中紫色区域内的数据），绘制曲线图；并且由于这几列数据所表示的含义不同...，希望用不同颜色、不同线型来表示每一列的数据。
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。...isnull：检查您的 DataFrame 是否缺失。dropna: 对数据做删除处理。注意它有很重要的参数how（如何确定观察是否被丢弃）和 thred（int类型，保留缺失值的数量）。...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。...mean：您可以在 GroupBy 分组对象上调用 mean 来计算均值。其他的常用统计信息包括标准差std。size: 分组的频率agg：聚合函数。包括常用的统计方法，也可以自己定义。
基于PaddleOCR的多视角集装箱箱号检测识别 一、项目介绍 集装箱号是指装运出口货物集装箱的箱号，填写托运单时必填此项。...前三位代码主要说明箱主、经营人，第四位代码说明集装箱的类型。列如CBHU 开头的标准集装箱是表明箱主和经营人为中远集运 第二部分由6位数字组成。...即第11位编号 本教程基于PaddleOCR进行集装箱箱号检测识别任务，使用少量数据分别训练检测、识别模型，最后将他们串联在一起实现集装箱箱号检测识别的任务 效果展示： 图片 图片 二、环境准备 首先点击左侧套件选择...：EITU1786393 图片 图片 七.总结 本项目做了基于PaddleOCR的多视角集装箱箱号检测识别，使用少量数据分别训练检测、识别模型，最后将他们串联在一起实现集装箱箱号检测识别的任务。...从结果上看，基于PaddleOCR的多视角集装箱箱号检测识别取得了不错的效果，但也存在一些改进地方。
基于PaddleOCR的多视角集装箱箱号检测识别 一、项目介绍 集装箱号是指装运出口货物集装箱的箱号，填写托运单时必填此项。...前三位代码主要说明箱主、经营人，第四位代码说明集装箱的类型。列如CBHU 开头的标准集装箱是表明箱主和经营人为中远集运 第二部分由6位数字组成。...即第11位编号 本教程基于PaddleOCR进行集装箱箱号检测识别任务，使用少量数据分别训练检测、识别模型，最后将他们串联在一起实现集装箱箱号检测识别的任务 效果展示： 二、环境准备 首先点击左侧套件选择...：EITU1786393 七.总结 本项目做了基于PaddleOCR的多视角集装箱箱号检测识别，使用少量数据分别训练检测、识别模型，最后将他们串联在一起实现集装箱箱号检测识别的任务。...从结果上看，基于PaddleOCR的多视角集装箱箱号检测识别取得了不错的效果，但也存在一些改进地方。
此外，为了精确定位每个被试的面孔识别ROI，由面孔识别任务定位的ROI在基于灰质的空间(即皮层表面顶点+皮层下体素)上使用MSM-All配准进行处理。...偏侧化分析 使用双向重复测量方差分析来检查半球侧化在每个测量水平的表现。在神经激活水平，设置了半球和9个面部识别ROIs因素的方差分析。...重复测量方差分析(方差分析)揭示了在面孔识别网络中ROI重要的神经反应的半球不对称性(F1,666 = 238.64, P < 0.001,偏η2 = 0.264;平均差= 0.617,90% CI 0.683...总结： 在本次研究中，作者使用大规模的多模态神经成像数据来研究面孔识别网络的解剖学和功能连接体。...本文是一篇质量非常高的多模态研究，作者使用了大样本量数据来提供强有力的数据基础，同时在对rsFC、task-FC和SC(结构连接）的分析中既有基于自身模态的网络分析又进行了强力的联合分析，表现出了功能网络和结构网络之间在一定程度上的统一性
06 不在 df_price 里 Date 栏，因此丢弃 多键合并 多键合并用的语法和单键合并一样，只不过 on=c 中的 c 是多栏。...当 df1 和 df2 有两个相同的列 (Asset 和 Instrument) 时，单单只对一列 (Asset) 做合并产出的 DataFrame 会有另一列 (Instrument) 重复的名称。...5.2 透视 数据源表通常只包含行和列，那么经常有重复值出现在各列下，因而导致源表不能传递有价值的信息。这时可用「透视」方法调整源表的布局用作更清晰的展示。...多标签分组 groupBy 函数除了支持单标签分组，也支持多标签分组 (将标签放入一个列表中)。...它们只是改变数据表的布局和展示方式而已。 ---- 【分组数据表】用 groupBy 函数按不同「列索引」下的值分组。一个「列索引」或多个「列索引」就可以。
基于动态不变性感知的多模态视觉位置识别 论文题目：Multi-modal Visual Place Recognition in Dynamics-Invariant Perception Space...在这篇快报中，我们首次探索了在动态不变空间中使用语义和视觉的多模态融合来改善动态环境中的位置识别。首先，我们设计了一种新颖的深度学习架构来生成静态语义分割，并直接从相应的动态图像中恢复静态图像。...在上述多模态特征的基础上，我们通过语义和视觉编码的联合相似度来衡量查询图像与目标地标之间的相似度。大量实验证明了所提出的方法在动态环境中的位置识别的有效性和鲁棒性。...视觉位置识别 视觉位置识别（VPR）作为 SLAM 系统的关键组成部分，是一项可以帮助机器人确定其是否位于先前访问过的地方的任务。...表中给出了不同模型的召回准确率，相比之下，我们的方法同时利用了 BoW 和 SPM 编码，表现最好，并且大大提高了第二名SSGGNet-BoW的召回率，这充分体现了基于 SPM 的语义特征的重要性。
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...结果如下: 当然还有其他情况: data.dropna(axis = 1) # 丢弃有缺失值的列（一般不会这么做，这样会删掉一个特征） data.dropna(axis=1,how="...all") # 丢弃全为缺失值的那些列 data.dropna(axis=0,subset = ["Age", "Sex"]) # 丢弃‘Age’和‘Sex’这两列中有缺失值的行 这里就不做一一展示...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','shanghai') # 同于字符串替换 四、数据表操作 分组 groupby group
本次比赛是最近比较火热的多模态比赛，业务和数据比较接近真实场景，任务比较有趣。...1 初赛方案 1.1 赛题描述 抖音APP中的抖音号水印是识别视频搬运的重要依据，很多黑灰产、搬运用户等会给搬运的视频进行低分辨率处理，以逃避搬运审核。根据低分辨率图像识别出该视频中包含的抖音号。...根据阈值设置，将匹配比较好的几千张用于训练第二阶段的目标检测模型。 目标检测：用YoloX训练目标检测模型，将检测出来的框用于第三阶段的OCR识别。...OCR：采用CRNN+CTC进行OCR识别。 初赛总结是我们采用常规的思路先定位后识别，由于时间太紧，其他方法没时间尝试 开销太大，应该有不用定位的方法。...emoji的对应词库 基于emojiswitch将emoji转换成中文含义 (2) 然后将emoji替换成中文明文，根据预训练模型分词的特点，我们采用以下的拼接方式： 模型微调 基于Bart模型进行
落后 10 分钟以上的数据将被丢弃 以下为示图： ?...complete mode 需要保留所有的聚合数据，因此 watermark 不能用来清理聚合数据 聚合必须具有 event-time 列或基于 event-time 的 window withWatermark...这与使用唯一标识符列的静态重复数据消除完全相同。该查询会存储所需的一定量先前的数据，以便可以过滤重复的记录。...和事件时间列进行重复数据删除 不使用 watermark：由于重复记录可能到达的时间没有上限，会将来自过去所有记录的数据存储为状态 val streamingDf = spark.readStream...例如，在部分失败之后，失败的 trigger 的部分输出分区可能已经被提交到数据库。基于存储在数据库中的元数据，可以识别已经提交的分区，因此返回 false 以避免再次提交它们。
().sum()*100/len(df) ## 丢弃与空值相关的数据 ## ####################### # 删除所有包含空值的行 df.dropna() # 删除所有包含空值的列...# 通过列名选择指定“单列” df["sepal_length"] # 通过列名选择指定“多列” df[["sepal_length", "sepal_width", "petal_length",..."spp"]] # 通过数字选择指定列（需要连续） df.iloc[:, 2:4] # 通过数字选择指定列（不需要连续） df.iloc[:, [1,3,4]] # 丢弃某列 df.drop("...| (df.sepal_width<3)] # 丢弃某行 df.drop(df.index[1]) 07-分组操作 # 返回根据字段"species"分组的对象 df.groupby("species...") # 根据"species"分组，返回"sepal_length"的均值 df["sepal_length"].groupby(df["species"]).mean() # 所有列根据字段"species
它首先丢弃在索引中的内容；然后它进行连接；最后，它将结果从0到n-1重新编号。...注意：要小心，如果第二个表有重复的索引值，你会在结果中出现重复的索引值，即使左表的索引是唯一的 有时，连接的DataFrame有相同名称的列。...通常情况下，DataFrame中的列比你想在结果中看到的要多。...通常最少的定制功能会产生最好的性能。因此，按照速度递增的顺序： 通过g.apply()实现多列范围的自定义函数 通过g.agg()实现单列范围的自定义函数（支持用Cython或Numba加速）。...方法）pivot_table： 没有列参数，它的行为类似于groupby； 当没有重复的行来分组时，它的工作方式就像透视一样； 否则，它就进行分组和透视。
RARL，即基于强化学习循环发现关注区域，用于解决多标签图像的识别任务。...相比于目前存在的其他方法，该方法在识别精度和效率上都取得极大的提升。本文将详细介绍论文中提出的方法。 多标签图像识别 多标签图像识别是计算机视觉领域一个非常重要且比较难的任务。...近年来，有些工作通过结合物体候选框提取的方法，将深度学习应用于多标签图片识别任务，并取得一定的进展。...相比于目前多标签图片识别的方法，本文提出的方法具有以下两个优点： 1）本文引入视觉注意机制自动的搜索语义关联的局部区域，不需要依赖于物体候选框提取技术，在多标签识别精度和效率上都有极大的提升。...2）本文利用记忆网络直接对不同局部区域的关联进行建模，这可以有效的利用标签共存的情况，进一步提升多标签图像的识别性能。 RARL框架 RARL 的框架如下图所示。
2 df.tail() 查询数据的末尾5行 3 pandas.qcut() 基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶 4 pandas.cut() 基于分位数的离散化函数 5 pandas.date_range...= True时会丢弃原来的索引，设置新的从0开始的索引，常与groupby()一起用 举例：重新索引 df_inner.reset_index() 三、数据索引 序号 方法 说明 1 .values...举例：判断city列的值是否为北京 df_inner['city'].isin(['beijing']) 七、分组的方法 序号 方法 说明 1 DataFrame.groupby() 分组函数 2 pandas.cut...3 .drop_duplicates() 删除重复行，返回删除后的DataFrame对象。...举例：删除后出现的重复值： df['city'].drop_duplicates() 结语 文章中总结的是都是一些Pandas常用的方法，至于一些基础的概念还需要你学到Pandas的时候去理解，例如Series
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