一、概述 现有一个excel文件examples.xlsx，内容如下： 合并去重后，效果如下： 那么需求如下： 公司去重，保留一个 多个地区合并为一行，用逗号隔开 收入进行累计计算 最后将统计结果，.../usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd def computer(x): # 数据计算 return pd.Series...({ # 去重 '公司': ','.join(x['公司'].unique()), '地区': ','.join(list(set...保存到新的excel中 res.to_excel('数据汇总.xlsx', index=False, header=True, encoding='gbk', sheet_name='Sheet1') 执行代码
本篇博客将深入介绍 Pandas 中的数据合并与连接技术，帮助你更好地处理多个数据集的情况。 1. 安装 Pandas 确保你已经安装了 Pandas。...数据合并 4.1 使用 merge 函数 merge 函数是 Pandas 中用于合并数据的强大工具，它类似于 SQL 中的 JOIN 操作。...处理重复列名 当连接两个数据集时，可能会出现重复的列名，可以使用 suffixes 参数为重复列名添加后缀。...处理缺失值 合并数据时，可能会遇到某些行在一个数据集中存在而在另一个数据集中不存在的情况，导致合并后的结果中存在缺失值。可以使用 fillna 方法填充缺失值。...希望这篇博客能够帮助你更深入地掌握 Pandas 中级数据合并与连接的方法。
以左侧数据框的行标签作为联结键 right_index：为True时，以右侧数据框的行标签作为联结键 sort：为True时，在合并之后以联结键为排序依据进行排序 suffixes：一个元组，储存对两个数据框中重复非联结键列进行重命名的后缀...可以看出，当how=’inner‘时，得到的合并数据框会自动剔除存在数据缺失的行，只保留完美的行，'outer'时则相反 dataframe.join() join()的一些常用参数： other：...；'outer'表示以两个数据框联结键列的并作为新数据框的行数依据，缺失则填充缺省值 lsuffix：对左侧数据框重复列重命名的后缀名 rsuffix：对右侧数据框重复列重命名的后缀名 sort：表示是否以联结键所在列为排序依据对合并后的数据框进行排序...8.数据框元素的去重 df.drop_duplicates()方法： 参数介绍： subset：为选中的列进行去重，默认为所有列 keep：选择对重复元素的处理方式，'first'表示保留第一个，'last...'表示最后一个，False表示全部删除 inplace：默认为False，即返回一个原数据框去重后的新数据框，True则返回原数据框去重后变更的数据框 df.drop_duplicates(subset
、创建dataframe 3、 选择和切片筛选 4、增加删除列 5、排序 6、处理缺失值 7、分组统计 8、join操作 9、空值判断 10、离群点 11、去重 12、 生成新列 13、行的最大最小值...# 7.where方法的SQL color_df.where("color like '%yellow%'").show() # 8.直接使用SQL语法 # 首先dataframe注册为临时表，然后执行...# pandas删除一列 # df.drop('length').show() # 删除一列 color_df=color_df.drop('length') # 删除多列 df2 = df.drop...# 如果是pandas,重复列会用_x,_y等后缀标识出来，但spark不会 # join会在最后的dataframe中存在重复列 final_data = employees.join(salary...df1.dropDuplicates().show() # 只要某一列有重复值，则去重 df1.dropDuplicates(subset=['FirstName']).show() # pandas
今天执行转分区表操作时，使用在线重定义，去吃个饭的功夫，表空间满了，报错如下： 天真的我以为，添加表空间数据文件后，再次执行就可以了！...结果，报错： 大概意思就是已经被重定义了，无法再次重定义，怎么破呢？...✅ 解决方案： --查询表对应的物化视图 select mview_name from user_mviews; --删除物化视图的日志 drop materialized view log on T;...--终止之前的重定义 exec DBMS_REDEFINITION.abort_redef_table('LUCIFER','T','T_PAR'); --再次进行重定义 EXEC DBMS_REDEFINITION.START_REDEF_TABLE
那咱们今天把它的好兄弟，pandas的内容分享一拨。...先把pandas的官网给出来，有找不到的问题，直接官网查找：https://pandas.pydata.org/ 首先给出一个示例数据，是一些用户的账号信息，基于这些数据，咱们今天给出最常用，最重要的50...使用merge时处理重复列名 pd.merge(df1, df2, left_on='LeftColumn', right_on='RightColumn', suffixes=('_left', '_...right')) 使用方式： 在使用merge时，处理两个DataFrame中相同列名的情况。...示例： 合并两个DataFrame，处理重复列名。
names：表示DataFrame类对象的列索引列表,当names没被赋值时，header会变成0，即选取数据文件的第一行作为列名；当 names 被赋值，header 没被赋值时，那么header会变成...缺失值的常见处理方式有三种：删除缺失值、填充缺失值和插补缺失值，pandas中为每种处理方式均提供了相应的方法。...2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...2.3.2 重复值的处理 重复值的一般处理方式是删除，pandas中使用drop_duplicates()方法删除重复值。...lsuffix: 左DataFrame中重复列的后缀 rsuffix: 右DataFrame中重复列的后缀 sort: 按字典序对结果在连接键上排序 join方式为按某个相同列进行join: score_df
，缺值用nan inner：求交集，非交集部分直接删除 keys：用于层次化索引 ignore_index：不保留连接轴上的索引，产生新的索引 官方文档 import pandas as pd import...常用参数表格 参数 说明 left 参与合并的左侧DF right 参与合并的右侧DF how 默认是inner，inner、outer、right、left on 用于连接的列名，默认是相同的列名...left_on \right_on 左侧、右侧DF中用作连接键的列 sort 根据连接键对合并后的数据进行排序，默认是T suffixes 重复列名，直接指定后缀，用元组的形式(’_left’, ‘_right...0 b 0.0 1.0 1 b 1.0 1.0 2 a 2.0 0.0 3 a 4.0 0.0 4 a 5.0 0.0 5 c 3.0 NaN 6 c 6.0 NaN 7 d NaN 2.0 重复列名处理...two 2.0 NaN 3 bar one 3.0 6.0 4 bar two NaN 7.0 pd.merge(left, right, on='key1') # 通过key1进行连接，key2重复了
本篇博文主要是对之前的几篇关于pandas使用技巧的小结，内容包含： 创建S型或者DF型数据，以及如何查看数据 选择特定的数据 缺失值处理 apply使用 合并和连接 分组groupby机制 重塑reshaping..., "max"]) df.apply(f) f = lambda x: x.max() - x.min() df.apply(f)# df.apply(f, axis="columns") 表示在行上执行...合并和连接 合并concat axis axis=0：默认是Series axis=1：得到DF数据，缺值用NaN补充 join outer：合并，缺值用nan inner：求交集，非交集部分直接删除...left_on \right_on 左侧、右侧DF中用作连接键的列 sort 根据连接键对合并后的数据进行排序，默认是T suffixes 重复列名，直接指定后缀，用元组的形式(’_left’, ‘_right...可以省略 # 按照职业分组，再对年龄求均值 df['age'].groupby(df['occupation']).mean() 避免层次化索引 分组和聚合之后使用reset_index() 在分组时，
这篇文章可以算是直接搬运了，偶然看到cos大壮作者的关于Pandas的输出内容，一些很基础且很实用的功能函数。...50个超强的Pandas操作 1....删除列 df.drop('ColumnName', axis=1) 使用方式： 删除指定列。 示例： 删除“Status”列。 df.drop('Status', axis=1) 17....')) 使用方式： 在使用merge时，处理两个DataFrame中相同列名的情况。...示例： 合并两个DataFrame，处理重复列名。
pandas提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数，能够轻松的将数据规整化。这节主要对pandas合并数据集的merge函数进行详解。(用过SQL或其他关系型数据库的可能会对这个方法比较熟悉。)...当采用outer外连接时，会取并集，并用NaN填充。 外连接其实左连接和右连接的并集。左连接是左侧DataFrame取全部数据，右侧DataFrame匹配左侧DataFrame。...（右连接right和左连接类似） 5.pd.merge()方法索引连接，以及重复列名命名。...从上面可以发现两个DataFrame中都有key列，merge合并之后，pandas会自动在后面加上（_x,_y）来区分，我们也可以通过设置suffixes来设置名字。...姊妹篇：pandas.concat用法详解！！！
多表操作 merge合并 pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行合并起来 pd.merge(left, right)# 默认merge会将重叠列的列名当做键，即how...='inner'，有多个重复列名则选取重复列名值都相同的行 # 指定“on”作为连接键，left和right两个DataFrame必须同时存在“on”列，连接键也可N对N（少用） pd.merge(left...，而merge只能合并两张表 left.join([right1, right2], how="outer") concat 轴向连接 pandas.concat可以沿着一条轴将多个表对象堆叠到一起...df.groupby('key1').mean()时，结果中没有key2列。...Series 和 DataFrame 都有一个 .shift() 方法用于执行单纯的移动操作，index 维持不变： pandas的时期（period） pd.Period 类的构造函数仍需要一个时间戳
2.冗余属性级相关分析识别 冗余属性是数据集成期间极易产生的问题，冗余是数据集成的另一重要问题。如果一个属性能由另一个或另一组属性值“推导”出，则这个属性可能是冗余的。...pandas中有关数据集成的操作是合并数据，并为该操作提供了丰富的函数或方法。...2 基于Pandas实现数据集成 pandas中内置了许多能轻松地合并数据的函数与方法，通过这些函数与方法可以将Series类对象或DataFrame类对象进行符合各种逻辑关系的合并操作，合并后生成一个整合的...，且数据中存在缺失值时，可以采用重叠合并的方式组合数据。...lsuffix: 左DataFrame中重复列的后缀 rsuffix: 右DataFrame中重复列的后缀 sort: 按字典序对结果在连接键上排序 join方式为按某个相同列进行join: score_df
本篇，小编文文将带你探讨pandas在数据去重中的应用。...=True) 可以看到我们指定了三个参数，第一个参数是根据哪几列进行去重的列表，这里我们指定了id和time_stamp两列，如果两条数据的这两列值相同，则会被当成重复列对待。...第二个参数是keep参数，pandas默认在去重时是去掉所有重复数据，使用keep参数可以让我们保留重复数据中的一条而删掉其他的数据，keep='last'表明保留重复数据中的最后一条，当然你也可以使用...最后一个参数时inplace参数，我们直接替换library_df的数据，而无需赋值给另一个新的DataFrame。...那么，下一篇，小编将带你探索利用pandas合并数据的奥秘，敬请期待！
Pandas 常用的导入格式：import pandas as pd ---- 一、数据载入 1.文本文件读取 文本文件是一种由若干行字符构成的计算机文件，它是一种典型的顺序文件。...1.merge数据合并 · merge·函数是通过一个或多个键将两个DataFrame按行合并起来，Pandas中的数据合并merge( )函数格式如下： merge(left, right, how=...1.3指定合并时的列名 display(pd.merge(price,amount,left_on = 'fruit',right_on = 'fruit')) merge合并时默认是内连接（inner...'],'value2':range(4)}) display(left,right,pd.merge(left,right,on = ['key1','key2'],how = 'left')) 在合并时会出现重复列名...，虽然可以人为进行重复列名的修改，但merge函数提供了suffixes用于处理该问题。
当许多人开始踏足数据分析领域时，他们常常会对选择何种工具感到迷茫。在这个充满各种选项的时代，为什么会有这么多人选择 Pandas 作为他们的数据分析工具呢？这个问题似乎简单，但背后涉及了许多关键因素。...底层使用C语言：Pandas的许多内部操作都是用Cython或C语言编写的，Cython是一种Python的超集，它允许将Python代码转换为C语言代码，从而提高执行效率。...向量化操作：Pandas支持向量化操作，这意味着可以对整个数据集执行单个操作，而不是逐行或逐列地进行迭代。向量化操作通常比纯Python循环更快，因为它们可以利用底层的优化和硬件加速。...利用内置函数：Pandas广泛使用内置函数来执行常见的数据处理任务，如排序、分组和聚合。这些函数通常经过高度优化，能够快速处理大量数据。...，默认为Falseright_index:为True时将右表的索引作为连接键，默认为Falsesuffixes:如果左右数据出现重复列，新数据表头会用此后缀进行区分，默认为_x和_y举个例子import
本文的Pandas知识点包括： 1、合并数据集 2、重塑和轴向旋转 3、数据转换 4、数据聚合 1、合并数据集 Pandas中合并数据集有多种方式，这里我们来逐一介绍 1.1 数据库风格合并 数据库风格的合并指根据索引或某一列的值是否相等进行合并的方式...，在pandas中，这种合并使用merge以及join函数实现。...上面两个表有两列重复的列，如果只根据一列进行合并，则会多出一列重复列，重复列名的处理我们一般使用merge的suffixes属性,可以帮我们指定重复列合并后的列名: pd.merge(left,right...1.2 轴向链接 pandas的轴向链接指的是根据某一个轴向来拼接数据，类似于列表的合并。...e 6.0 dtype: float64 3、数据转换 3.1 移除重复数据 移除重复数据，使用drop_duplicates方法,该方法默认判断全部列,不过我们也可以根据指定列进行去重.
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。...现在，如果要合并的列已经在右边DataFrame的索引中，请使用join（或者用right_index=True进行合并，这完全是同样的事情）： join()在默认情况下做左外连接 这一次，Pandas...，连接要求 "right" 列是有索引的； 合并丢弃左边DataFrame的索引，连接保留它； 默认情况下，merge执行的是内连接，join执行的是左外连接； 合并不保留行的顺序，连接保留它们（有一些限制...与普通模式相比，这种模式有些限制： 它没有提供一个解决重复列的方法； 它只适用于1:1的关系（索引到索引的连接）。 因此，多个1:n的关系应该被逐一连接。'...插入和删除 由于DataFrame是一个列的集合，对行的操作比对列的操作更容易。
合并数据集： 创建一个能创建dataframe的函数 def make_data(cols,ind): data={c:[strc(c)+str(i) for i in ind] ...ser1,ser2]) 二维数组 df1 = make_data('ab',[1,2]) df2 = make_data('ab',[3,4]) pd.concat([df1,df2]) 默认逐行合并...axis=0(上下合并) pandas 在合并索引时会保留索引，即使是重复的 触发索引重复异常： veriy_integrity参数可以触发索引重复异常 try: pd.concat([x,y],verify_integrity...当列名有相同也有不相同时 join,join_axes join默认参数是outer 取两个数组的并集 inner指取两个数组的交集 append效果和concat相同 df1.append（df2） 重复列名...],'rank':[4,5,6]}) pd.merge(df8,df9,on='name',suffixes=['_L','_R']) merge效果和concat相同，on表示以name这一列为基础合并
) duplicated_num = sheet1.duplicated(subset=['user_id']).sum() # 统计user_id列 重复值的数量 print("user_id重复列数...duplicated_num = sheet1.duplicated(subset=['user_id']).sum() # 再次统计user_id列 重复值的数量 print("剔除后-user_id重复列数...对象进行异常值剔除、修改 需求：“Age”列存在数值为-1、0 和“-”的异常值，删除存在该情况的行数据；“Age”列存在空格和“岁”等异常字符，删除这些异常字符但须保留年龄数值 import pandas...drop(index=0, inplace=True) # 根据索引，行剔除 sheet1.drop(labels=['城市', '地区'], axis=1, inplace=True) # 按列 删除...dt.quarter # 根据日期字段 新增季度列 # sheet1.reset_index() # 重置索引 # sheet1.concat(obj1, obj2) # 将两个DataFrame对象进行合并
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
