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将列合并为一个列，同时删除NaN值和重复项

，可以使用pandas库来实现。

首先，导入pandas库：

import pandas as pd

假设我们有一个名为df的数据框，其中包含多个列。我们想要将这些列合并为一个列，并删除其中的NaN值和重复项。

首先，使用concat函数将所有列合并为一个列：

merged_column = pd.concat([df[col] for col in df.columns])

接下来，使用dropna函数删除NaN值：

merged_column = merged_column.dropna()

最后，使用drop_duplicates函数删除重复项：

merged_column = merged_column.drop_duplicates()

完成以上步骤后，merged_column就是合并后的列，其中不包含NaN值和重复项。

这种操作在数据清洗和数据整理的过程中非常常见，可以用于将多个相关的列合并为一个列，以便进行后续的分析和处理。

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NaN 5 amei qq.com 更复杂的拆分可以借助正则表达式，比如想同时通过@和.进行拆分，那么可以这样实现。...5 aXXei@qq.com 重复替换 repeat可以实现重复替换的功能，参数repeats设置重复的次数。...将单个序列拼接为一个完整字符串如上所述，当没有设置ohters参数时，该方法会将当前序列合并为一个新的字符串。...拼接序列和其他类列表型对象为新的序列下面先将name列和*列拼接，再将level列拼接，形成一个新的序列。...8、文本的虚拟变量 get_dummies可以将一个列变量自动生成虚拟变量（哑变量），这种方法在特征衍生中经常使用。

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pandas库详解一：基础部分

ix：混合索引，同时通过标签和行号选取数据。ix方法也有两个参数，按顺序控制行列选取。...# 返回一个新的DataFrame，更新index，原来的index会被替代消失 # 如果dataframe中某个索引值不存在，会自动补上NaN df2 = df1.reindex(['a','b','...# 将columns中的其中两列：race和sex的值设置索引，race为一级，sex为二级 # inplace=True 在原数据集上修改的 adult.set_index(['race','sex'...df.reset_index() 5 重复项 5.1 查看是否存在重复项 DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series,表示各行是否重复行。...a = df.duplicated() 5.2 删除而 drop_duplicates方法，它用于返回一个移除了重复行的DataFrame df = df.drop_duplicates() 6 元素

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