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
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。...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。...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-
在利用某些函数传递一个数据帧的每一行或列之后，Apply函数返回相应的值。该函数可以是系统自带的，也可以是用户定义的。举个例子，它可以用来找到任一行或者列的缺失值。 ? ?...由此我们得到了需要的结果。 注：第二个输出中使用了head（）函数，因为结果中包含很多行。 # 3–填补缺失值 ‘fillna()’可以一次性解决：以整列的平均数或众数或中位数来替换缺失值。...# 5–多索引 如果你注意到#3的输出，它有一个奇怪的特性。每一个索引都是由3个值组合构成的。这就是所谓的多索引。它有助于快速执行运算。 从# 3的例子继续开始，我们有每个组的均值，但还没有被填补。...这可以使用到目前为止学习到的各种技巧来解决。 #只在有缺失贷款值的行中进行迭代并再次检查确认 ? ? 注意： 1. 多索引需要在loc中声明的定义分组的索引元组。这个元组会在函数中用到。...# 8–数据帧排序 Pandas允许在多列之上轻松排序。可以这样做： ? ? 注：Pandas的“排序”功能现在已不再推荐。我们用“sort_values”代替。
候选码，主码 候选码通常有一个或多个，用于唯一确定一个元组（行，对象）。举例：主键，唯一索引都可以是候选码。 主码从候选码中选择，通常是表的主键。 1.2....属性，属性名称，域，分量 属性就是列，对象属性值。 属性名就是列名，字段名，对象属性名。 域就是属性值范围。 分量就是属性值范围中的某个属性值。...举例：用户表的性别是一个属性，gender是属性名，female是属性值，male和female就是域，male或female就是分量。 1.3. 关系，元组 关系就是对象的集合。...白话：二维表（行，列）一定满足1NF。 5. 第二范式 数据库表中存在非关键字段部分依赖组合候选关键字段，或者说组合关键候选字段中的某一关键字段决定非关键字段，这样就违反了第二范式。...存在问题：数据操作异常和数据冗余异常。 插入异常：商品实体缺少供应商实体就无法完整地表示一个实体。 删除异常：删除表中商品实体时，相关地供应商示例信息也会丢失。
操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...Melt Melt可以被认为是“不可透视的”，因为它将基于矩阵的数据（具有二维）转换为基于列表的数据（列表示值，行表示唯一的数据点），而枢轴则相反。...包含值的列将转换为两列：一列用于变量（值列的名称），另一列用于值（变量中包含的数字）。 ? 结果是ID列的值（a，b，c）和值列（B，C）及其对应值的每种组合，以列表格式组织。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。
数值类型 MySQL数据类型定义了数据的大小范围，因此使用时选择合适的类型，会降低表占用的磁盘空间，间接减少了磁盘I/O的次数，提高表的访问效率，而且索引的效率也和数据的类型息息相关。...一对一 在子表中增加一列，关联父表的主键 2....一对多 电商系统的用户-订单是一对多的关系 在子表中增加一列关联父表的主键，在Order表中添加用户的id 缺点：Order表有很多冗余信息，order_id、uid、total_price、addr_info...、更新异常、删除异常） 让数据组织得更加和谐 数据库范式绝对不是越高越好，范式越高，说明表越多，多表联合查询的机率越大，SQL效率越低 1....3NF已经很大程度上减少了数据冗余，并且基本预防了数据插入异常，更新异常，和删除异常了
：从单库扩展到多库，以承载更多的请求量 Partitioning：把单库（表）拆分成多库（表），打破单库的性能瓶颈 在（多机）多库多表的加持下，激增的请求量、数据量已经不再是难题，然而，除却数据量外，还有一个极其影响单库性能的因素...——数据的组织方式 例如，在关系型数据库中，数据实体用二维表格（称为实体表）来描述： 实体之间的复杂关联关系（多对多）也通过二维表格（称为关系表）来描述： 因而经常需要多表联查才能得到目标信息，关系越复杂...不相干的信息也凑在同一张表中，就很容易出现一些异常情况： 更新异常：只更新单行，就会出现逻辑上的不一致 插入异常：无法只插入部分信息，除非让其它列先留空 删除异常：删除部分信息的同时，可能会波及其它无关信息...为了避免这些异常情况，人们提出了一些约束规则，即数据库设计范式 二.数据库设计范式 1NF：第一范式（First normal form）要求数据表中每个字段的值都不可再分 2NF：第二范式（Second...）生成汇总表：把需要频繁join的表提前join好 采用硬编码值：把依赖表中的常量值（或者不经常变化的值）直接硬编码到当前表中，从而避免join操作 把详情信息纳入主表中：对于数据量不大的详情表，可以把全部
isna 函数确定数据帧中缺失的值。...df[['Geography','Exited','Balance']].sample(n=6).reset_index(drop=True) 17.将特定列设置为索引 我们可以将数据帧中的任何列设置为索引....where 函数 它用于根据条件替换行或列中的值。...23.数据类型转换 默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，它可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量具有较低的基数。 低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。...30.设置数据帧样式 我们可以通过使用返回 Style 对象的 Style 属性来实现此目的，它提供了许多用于格式化和显示数据框的选项。例如，我们可以突出显示最小值或最大值。
一个数据帧代表一个或多个按索引标签对齐的Series对象。 每个序列将是数据帧中的一列，并且每个列都可以具有关联的名称。...这些列是数据帧中包含的新Series对象，具有从原始Series对象复制的值。 可以使用带有列名或列名列表的数组索引器[]访问DataFrame对象中的列。...它表示单个数据类型的一维类似于数组的值集。 它通常用于为单个变量的零个或多个测量建模。 尽管它看起来像数组，但Series具有关联的索引，该索引可用于基于标签执行非常有效的值检索。...当应用于数据帧时，布尔选择可以利用多列中的数据。...DataFrame对象以及基于各种列中的索引和值选择数据的各种方法。
准备 此秘籍将数据帧的索引，列和数据提取到单独的变量中，然后说明如何从同一对象继承列和索引。...在 Pandas 中，这几乎总是一个数据帧，序列或标量值。 准备 在此秘籍中，我们计算移动数据集每一列中的所有缺失值。...在分析期间，可能首先需要找到一个数据组，该数据组在单个列中包含最高的n值，然后从该子集中找到最低的m基于不同列的值。...同时选择数据帧的行和列 直接使用索引运算符是从数据帧中选择一列或多列的正确方法。 但是，它不允许您同时选择行和列。...这些布尔值通常存储在序列或 NumPy ndarray中，通常是通过将布尔条件应用于数据帧中的一个或多个列来创建的。
当我分析它时，可以看到它是偏斜的，并且有一些异常值： 然后我决定删除异常值，希望这样预测会有所改善。下面屏幕截图中的代码是我用来删除异常值的代码。...虽然在这篇文章中没有记录，但我后来将乘数改为 2.25 而不是 1.5，并发现预测有小幅改进： 将异常值转换为空值后，我查看了这些空值并且进行了删除： 我创建了变量 target，它将用于进行预测。...我还检查了一天是否在新年并将此信息放在创建的列中，[‘new_year’]： 找出一天是否是复活节有点棘手，因为复活节并不是固定的日期： 一旦假期被放在适当的列中，我使用 sklearn 并创建了一个...X 和 y 变量分成训练和验证集： 然后我定义了模型，在这个例子中我决定使用 sklearn 的 HistGradientBoostingRegressor。...理想情况下，分数应尽可能低： 我使用 matplotlib 绘制预测值与真实值的关系图： 然后我在测试集上预测： 一旦我对测试集进行了预测，我就可以提交的数据了： 我取得的分数，可以从下面的屏幕截图中看出
将多个变量存储为列值时进行整理 在同一单元格中存储两个或多个值时进行整理 在列名和值中存储变量时进行整理 将多个观测单位存储在同一表中时进行整理 介绍 前几章中使用的所有数据集都没有做太多或做任何工作来更改其结构...index参数采用一列（或多列），该列将不会被透视，并且其唯一值将放置在索引中。columns参数采用一列（或多列），该列将被透视，并且其唯一值将作为列名称。...在数据帧的当前结构中，它无法基于单个列中的值绘制不同的组。 但是，第 23 步显示了如何设置数据帧，以便 Pandas 可以直接绘制每个总统的数据，而不会像这样循环。...join： 数据帧方法 水平组合两个或多个 Pandas 对象 将调用的数据帧的列或索引与其他对象的索引（而不是列）对齐 通过执行笛卡尔积来处理连接列/索引上的重复值 默认为左连接，带有内，外和右选项...默认情况下，Pandas 将使用数据帧的每个数字列制作一组新的条形，线形，KDE，盒形图或直方图，并在将其作为两变量图时将索引用作 x 值。 散点图是例外之一，必须明确为 x 和 y 值指定一列。
范式说明 1.1 第一范式（1NF）无重复的列 所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。...很显然，在当前的任何关系数据库管理系统（DBMS）中，傻瓜也不可能做出不符合第一范式的数据库，因为这些DBMS不允许你把数据库表的一列再分成二列或多列。...第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分。...为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。这个惟一属性列被称为主关键字或主键、主码。...这样，由于还没有"学号"关键字，课程名称和学分也无法记录入数据库。 (4) 删除异常： 假设一批学生已经完成课程的选修，这些选修记录就应该从数据库表中删除。
当基于多个数据集之间比较数据时，标准做法是使用（.shape）属性检查每个数据帧中的行数和列数。如图所示: ? 注意：左边是行数，右边是列数;(行、列)。...首先，让我们使用 .value_counts() 方法检查 ACT 2018 数据中 “State” 列的值，该方法按降序显示数据帧中每个特定值出现的次数: ?...我的方法如下图展示: ? 函数 compare_values() 从两个不同的数据帧中获取一列，临时存储这些值，并显示仅出现在其中一个数据集中的任何值。...为了合并数据而没有错误，我们需要对齐 “state” 列的索引，以便在数据帧之间保持一致。我们通过对每个数据集中的 “state” 列进行排序，然后从 0 开始重置索引值: ?...更强的关系由热图中的值表示，更接近于负值或正值。较弱的关系由接近于零的值表示。正相关变量，即零和正相关的值，表示一个变量随着另一个变量的增加而增加。
心率等变量虽然实际上是离散的，但由于存在大量可能值而被认为是连续的。）...对此的处理策略是保留glucose变量的缺失值，直接删除其它变量的缺失值。现在处理glucose的缺失值， # 处理glucose列 lee_a 中，这两个变量会造成多重共线性。...# 查看sysBP, 删除异常点 # 查看BMI totChol: 总胆固醇水平大于240mg/dl已属于非常高，故删去水平值为600mg/dl的记录。...sysBP: 去掉收缩压为295mg/dl的记录 # 删除各变量离群点 competedata # 分类型变量列联分析 ggplot+geom_boxplot ggplot+geom_boxplot(
心率等变量虽然实际上是离散的，但由于存在大量可能值而被认为是连续的。）...ra_da <- map str(ra_da ) 数据预处理 查看和处理缺失值 # 这里我们使用mice包进行缺失值处理 aggr matplot 由上图可以看出，除了glucose变量，其它变量的缺失比例都低于...对此的处理策略是保留glucose变量的缺失值，直接删除其它变量的缺失值。现在处理glucose的缺失值， # 处理glucose列 lee_a 中，这两个变量会造成多重共线性。...# 查看sysBP, 删除异常点 # 查看BMI totChol: 总胆固醇水平大于240mg/dl已属于非常高，故删去水平值为600mg/dl的记录。
二、3NF （1）1NF-无重复的列 数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。 ...第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或行必须可以被唯一地区分。...这个唯一属性列被称为主关键字或主键、主码。 第二范式（2NF）要求实体的属性完全依赖于主关键字。...在当前的任何关系数据库管理系统（DBMS）中，傻瓜也不可能做出不符合第一范式的数据库，因为这些DBMS不允许你把数据库表的一列再分成二列或多列。...它也会存在数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常的情况。
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