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【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

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...注：后文所有的数据操作都是在原始数据集name上进行。 三、按照某一列去重 1 按照某一列去重(参数为默认值) 按照name1对数据框去重。...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。...如果不写subset参数，默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。 从上文可以发现，在Python中用drop_duplicates函数可以轻松地对数据框进行去重。...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-

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【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

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。...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 =...由于原始数据是从hive sql中跑出来，表示商户号之间关系的数据，merchant_r和merchant_l中存在组合重复的现象。现希望根据这两列组合消除重复项。...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

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    Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

    pandas.core.frame.DataFrame； 生成一个随机数数组； 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...在这个 DataFrame 中，“label” 作为列名，列表中的元素作为数据填充到这一列中。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成的随机数数组和从 DataFrame 提取出来的值组成的数组。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。

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    如何使用Excel将某几列有值的标题显示到新列中

    如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示值，...则： =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中，ISNUMBER(B2:I2)是判断值是不是数字，可以根据情况改成是不是空白ISBLANK

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    动态数组公式：动态获取某列中首次出现#NA值之前一行的数据

    标签：动态数组 如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），如何使用公式解决？...图1 图2 如示例图2所示，可以在单元格G2中输入公式： =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据，则将公式稍作修改为： =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...TAKE(data,i),i-1)),,5) 也可以使用公式： =LET(d,FILTER(E2:E18,NOT(ISNA(E2:E18))),DROP(d,ROWS(d)-1)) 如果数据区域中#N/A值的位置发生改变...，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。

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    arcengine+c# 修改存储在文件地理数据库中的ITable类型的表格中的某一列数据，逐行修改。更新属性表、修改属性表某列的值。

    作为一只菜鸟，研究了一个上午+一个下午，才把属性表的更新修改搞了出来，记录一下： 我的需求是： 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表（不是要素类FeatureClass），注意不是要素类...FeatureClass的属性表，而是单独的一个ITable类型的表格，现在要读取其中的某一列，并统一修改这一列的值。...= ""; //利用ICursor进行数据更新修改 ICursor updateCursor = pTable.Update(queryFilter,...= null) { m++;//注意：定义一个索引的目的是遍历每一行进行修改。...= "X";//新值，可以根据需求更改，比如字符串部分拼接等。

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    最全面的Pandas的教程！没有之一!

    上面的结果中，Sales 列就变成每个公司的分组平均数了。 计数 用 .count() 方法，能对 DataFrame 中的某个元素出现的次数进行计数。 ?...数值处理 查找不重复的值 不重复的值，在一个 DataFrame 里往往是独一无二，与众不同的。找到不重复的值，在数据分析中有助于避免样本偏差。...比如在下面这个 DataFrame 里，查找 col2 列中所有不重复的值： ? 除了列出所有不重复的值，我们还能用 .nunique() 方法，获取所有不重复值的个数： ?...此外，还可以用 .value_counts() 同时获得所有值和对应值的计数： ? apply() 方法 用 .apply() 方法，可以对 DataFrame 中的数据应用自定义函数，进行数据处理。...这返回的是一个新的 DataFrame，里面用布尔值（True/False）表示原 DataFrame 中对应位置的数据是否是空值。

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    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...，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦...本专栏会更很多，只要我测试出新的用法就会添加，持续更新迭代，可以当做【Pandas字典】来使用，期待您的三连支持与帮助。...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

    2.4K30

    pandas用法-全网最详细教程

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、生成数据表 各位读者朋友们，由于更新blog不易，如果觉得这篇blog对你有用的话，麻烦关注，点赞，收藏一下哈，十分感谢。...['price'].astype('int') 6、更改列名称： df.rename(columns={ 'category': 'category-size'}) 7、删除后出现的重复值...： df['city'].drop_duplicates() 8 、删除先出现的重复值： df['city'].drop_duplicates(keep='last') 9、数据替换： df['city...names︰ 列表中，默认为无。由此产生的分层索引中的级的名称。 verify_integrity︰ 布尔值、 默认 False。检查是否新的串联的轴包含重复项。这可以是相对于实际数据串联非常昂贵。...= 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['id']) 4、对筛选后的数据按city列进行计数 df_inner.loc

    7.3K31

    用Python实现透视表的value_sum和countdistinct功能

    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...Excel数据透视表与Python实现对比 就是对表df中的a列各个值出现的次数进行统计。...Pandas中的数据透视表各功能 用过Excel透视表功能的话我们知道，出了统计出现次数之外，还可以选择计算某行的求和、最大最小值、平均值等(数据透视表对于数值类型的列默认选求和，文本类型默认选计数)，...去重的数据透视表计数 另外还有一个很重要的需求是统计某列不重复元素的计数，这个用数据透视表是不能直接算出来的，例如有一个用户订单表，一个用户可能下了多个订单，用户有渠道属性，需要统计一段时间内各渠道的付费用户数...True则将计数变成频率，例如df的a列中共有6行，而C出现了3次，于是C对应的值就是0.5；bin参数可以设置分箱；dropna可以设置是否考虑缺失值，默认是不考虑（可以结合normalize影响频率

    4.3K21

    Spark Structured Streaming高级特性

    一，事件时间窗口操作 使用Structured Streaming基于事件时间的滑动窗口的聚合操作是很简单的，很像分组聚合。在一个分组聚合操作中，聚合值被唯一保存在用户指定的列中。...这在我们基于窗口的分组中自然出现 - 结构化流可以长时间维持部分聚合的中间状态，以便后期数据可以正确更新旧窗口的聚合，如下所示。 ?...A),带watermark：如果重复记录可能到达的时间有上限，则可以在事件时间列上定义watermark ，并使用guid和事件时间列进行重复数据删除。...例如，在许多用例中，您必须跟踪事件数据流中的会话。对于进行此类会话，您将必须将任意类型的数据保存为状态，并在每个触发器中使用数据流事件对状态执行任意操作。...lastProgress（）在Scala和Java中返回一个StreamingQueryProgress对象，并在Python中返回与该字段相同的字典。

    3.9K70

    Pandas中实现聚合统计，有几种方法？

    01 value_counts 上述需求是统计各国将领的人数，换言之就是在上述数据集中统计各个国家出现的次数。所以实现这一目的只需简单的对国家字段进行计数统计即可： ?...此时，依据country分组后不限定特定列，而是直接加聚合函数count，此时相当于对列都进行count，此时得到的仍然是一个dataframe，而后再从这个dataframe中提取对特定列的计数结果。...agg内接收新列名+元组，实现对指定列聚合并重命名。...对于聚合函数不是特别复杂而又希望能同时完成聚合列的重命名时，可以选用此种方式，具体传参形式实际上采用了python中可变字典参数**kwargs的用法，其中字典参数中的key是新列名，value是一个元组的形式...而后，groupby后面接的apply函数，实质上即为对每个分组下的子dataframe进行聚合，具体使用何种聚合方式则就看apply中传入何种参数了！

    3.2K60

    干货推荐 | 掌握这几点，轻松玩转 Bokeh 可视化 （项目实战经验分享）

    格式化提示工具中显示的数据可能令人沮丧，因此我通常在 dataframe 中使用正确的格式创建另一列。...例如，如果我希望我的提示工具显示给定栏的整个间隔，我在 dataframe 中创建一个格式化的列： # Add a column showing the extent of each intervaldelays...dataframe 转换为 ColumnDataSource 并在我的 HoverTool 调用中访问此列。...在 make_dataset 函数中，我们希望根据 dataframe 中的 name列选择航空公司，并通过 arr_delay 列限制航班数量。...该结构将帮助我们跟踪应用程序中的所有元素，并在出现不可避免的错误时协助调试。 此外，我们可以将此框架重新用于未来的项目，因此我们在规划阶段的初始投资将获得回报。

    2.3K40

    针对SAS用户：Python数据分析库pandas

    一个例子是使用频率和计数的字符串对分类数据进行分组，使用int和float作为连续值。此外，我们希望能够附加标签到列、透视数据等。 我们从介绍对象Series和DataFrame开始。...导入包 为了使用pandas对象, 或任何其它Python包的对象，我们开始按名称导入库到命名空间。为了避免重复键入完整地包名，对NumPy使用np的标准别名，对pandas使用pd。 ?...它将.sum()属性链接到.isnull()属性来返回DataFrame中列的缺失值的计数。 .isnull()方法对缺失值返回True。...用于检测缺失值的另一种方法是通过对链接属性.isnull().any()使用axis=1参数逐列进行搜索。 ? ? ? ?...正如你可以从上面的单元格中的示例看到的，.fillna()函数应用于所有的DataFrame单元格。我们可能不希望将df["col2"]中的缺失值值替换为零，因为它们是字符串。

    12.1K20

    Python开发之Pandas的使用

    一、简介 Pandas 是 Python 中的数据操纵和分析软件包，它是基于Numpy去开发的，所以Pandas的数据处理速度也很快，而且Numpy中的有些函数在Pandas中也能使用，方法也类似。...Pandas 为 Python 带来了两个新的数据结构，即 Pandas Series(可类比于表格中的某一列)和 Pandas DataFrame(可类比于表格)。...6、缺失值(NaN)处理 查找NaN 可以使用isnull()和notnull()函数来查看数据集中是否存在缺失数据，在该函数后面添加sum()函数来对缺失数量进行统计。...除此之外，还可以使用count()函数对非NaN数据进行统计计数。...how = 'all')#只删除所有数据缺失的列 #删除重复值 drop_duplicates(inplace = True) #更改某行/列/位置数据 用iloc或者loc直接替换修改即可 #更改数据类型

    2.9K10

    干货：可视化项目实战经验分享，轻松玩转Bokeh（建议收藏）

    格式化提示工具中显示的数据可能令人沮丧，因此我通常在 dataframe 中使用正确的格式创建另一列。...例如，如果我希望我的提示工具显示给定栏的整个间隔，我在 dataframe 中创建一个格式化的列： # Add a column showing the extent of each interval...dataframe 转换为 ColumnDataSource 并在我的 HoverTool 调用中访问此列。...在 make_dataset 函数中，我们希望根据 dataframe 中的 name列选择航空公司，并通过 arr_delay 列限制航班数量。...该结构将帮助我们跟踪应用程序中的所有元素，并在出现不可避免的错误时协助调试。 此外，我们可以将此框架重新用于未来的项目，因此我们在规划阶段的初始投资将获得回报。

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