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【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

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。...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。...结果和按照某一列去重(参数为默认值)是一样的。 如果想保留原始数据框直接用默认值即可,如果想直接在原始数据框删重可设置参数inplace=True。...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。

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【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

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。 我们知道Python按照某些列去重,可用drop_duplicates函数轻松处理。...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。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...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 =...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。

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    用过Excel,就会获取pandas数据框架中的值、行和列

    在Excel中,我们可以看到行、列和单元格,可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中,数据存储在计算机内存中(即,用户不能直接看到),幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理的东西了。...要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值,我们需要使用行和列的交集。...图9 要获得第2行和第4行,以及其中的用户姓名、性别和年龄列,可以将行和列作为两个列表传递,如下图所示。 图10 记住,df[['用户姓名','年龄','性别']]返回一个只有三列的新数据框架。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc的语法是df.loc[行,列],需要提醒行(索引)和列的可能值是什么?

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    seaborn可视化数据框中的多个列元素

    seaborn提供了一个快速展示数据库中列元素分布和相互关系的函数,即pairplot函数,该函数会自动选取数据框中值为数字的列元素,通过方阵的形式展现其分布和关系,其中对角线用于展示各个列元素的分布情况...函数自动选了数据框中的3列元素进行可视化,对角线上,以直方图的形式展示每列元素的分布,而关于对角线堆成的上,下半角则用于可视化两列之间的关系,默认的可视化形式是散点图,该函数常用的参数有以下几个 ###...#### 2. kind和diag_kind 这两个参数用于指定上下三角区域和对角线区域的可视化方式,用法如下 >>> sns.pairplot(df, kind='reg', diag_kind='kde...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下,程序会对数据框中所有的数值列进行可视化,通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化的列,用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数,可以同时展示数据框中的多个数值型列元素的关系,在快速探究一组数据的分布时,非常的好用。

    5.2K31

    R语言第二章数据处理⑤数据框列的转化和计算目录正文

    正文 本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数: Mutate():计算新变量并将其添加到数据表中。 它保留了现有的变量。...Transmutate():计算新列但删除现有变量。...同时还有mutate()和transmutate()的三个变体来一次修改多个列: Mutate_all()/ transmutate_all():将函数应用于数据框中的每个列。...函数mutate_all()/ transmutate_all(),mutate_at()/ transmutate_at()和mutate_if()/ transmutate_if()可用于一次修改多个列...tbl:一个tbl数据框 funs:由funs()生成的函数调用列表,或函数名称的字符向量,或简称为函数。predicate:要应用于列或逻辑向量的谓词函数。

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    数据库设计说明书【列文】2022.5.9

    1.2背景 说明: 说明待开发的数据库的名称和使用此数据库的软件系统的名称; 列出该软件系统开发项目的任务提出者、用户以及将安装该软件和这个数据库的计算站(中心)。...列出这些文件的标题、文件编号、发表日期和出版单位,说明能够取得这些文件的来源。 2外部设计 2.1标识符和状态 联系用途,详细说明用于唯一地标识该数据库的代码、名称或标识符,附加的描述性信息亦要给出。...说明这些软件的名称、版本号和主要功能特性,如所用数据模型的类型、允许 的数据容量等。列出这些支持软件的技术文件的标题、编号及来源。...3结构设计 3.1概念结构设计 说明本数据库将反映的现实世界中的实体、属性和它们之间的关系等的原始数据形式,包括各数据项、记录、系、文卷的标识符、定义、类型、度量单位和值域,建立本数据库的每一幅用户视图...在本节中要说明对此数据字典设计的基本考虑。 4.2安全保密设计 说明在数据库的设计中,将如何通过区分不同的访问者、不同的访问类型和不同的数据对象,进行分别对待而获得的数据库安全保密的设计考虑。

    70230

    数据框、矩阵和列表20230202

    一、向量、矩阵、数据框和列表的区别 1)向量:一维 2)矩阵:二维,只允许一种数据类型 3)数据框:二维,每列只允许一种数据类型 4)列表:容纳各种数据类型 ps:数据类型的判断:clss()...数据类型的转化:as.data.frame/ as.matrix 二、数据框 (1)数据框的来源: a 新建 b as.data.frame转化 c 读取表格文件 read.csv() d 内置数据集如...(3)数据框的属性 获得行数 nrow() 获得列数 ncol() 获得行名 rownames() 获得列名 colnames() (4)数据框取子集 >数据框名称 $ 列名 eg. df1$...) 4、修改行名和列名 行名修改:rownames(数据框的名称)<-c() #重新赋值 名列名修改:colnames(数据框的名称)<-c() 改一个行名或列名: colnames(数据框名称)[列数...]<-"重命名 " rownames(数据框名称)[行数]<-"重命名" 5、数据框的连接 (新建数据框) > test1<-data.frame

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

    pandas 是基于 numpy 构建的一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具的库。在本段代码中,numpy 用于生成随机数数组和执行数组操作,pandas 用于创建和操作 DataFrame。...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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    select count(*)、count(1)、count(主键列)和count(包含空值的列)有何区别?

    下班路上看见网上有人问一个问题: oracle 10g以后count(*)和count(非空列)性能方面有什么区别?...首先,准备测试数据,11g库表bisal的id1列是主键(确保id1列为非空),id2列包含空值, ?...前三个均为表数据总量,第四个SQL结果是99999,仅包含非空记录数据量,说明若使用count(允许空值的列),则统计的是非空记录的总数,空值记录不会统计,这可能和业务上的用意不同。...其实这无论id2是否包含空值,使用count(id2)均会使用全表扫描,因此即使语义上使用count(id2)和前三个SQL一致,这种执行计划的效率也是最低的,这张测试表的字段设置和数据量不很夸张,因此不很明显...总结: 11g下,通过实验结论,说明了count()、count(1)和count(主键索引字段)其实都是执行的count(),而且会选择索引的FFS扫描方式,count(包含空值的列)这种方式一方面会使用全表扫描

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    使用Pandas实现1-6列分别和第0列比大小得较小值

    一、前言 前几天在Python白银交流群【星辰】问了一个pandas处理Excel数据的问题,提问截图如下: 下图是他的原始代码截图: 二、实现过程 其实他这个代码,已经算实现了,如果分别进行定义的话...,每一列做一个变量接收,也是可以实现效果的,速度上虽然慢一些,但是确实可行。...', f'测试{i}']].min(axis=1) print(df) 看上去确实是实现了多列比较的效果。...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【星辰】提问,感谢【dcpeng】给出的思路和代码解析,感谢【Jun】、【瑜亮老师】等人参与学习交流。

    1.2K20

    R 茶话会(七:高效的处理数据框的列)

    转念思考了一下,其实目的也就是将数据框中的指定列转换为因子。换句话说,就是如何可以批量的对数据框的指定行或者列进行某种操作。...R 数据整理(六:根据分类新增列的种种方法 1.0) 其实按照我的思路,还是惯用的循环了,对数据框的列名判断一下,如果所取的列在数据框中,就修改一下其格式,重新赋值: data(cancer, package...across test2 %>% summarise(across(-any_of("id"), mean)) across 必须要在mutate 或summarise 这类函数内部,对数据框的列进行类似...和select 这些一样,他们也有一些挑列的专属函数: select(test, starts_with("Petal")) #选中..开头的列 select(test, ends_with("Width...这里就回到开始的问题了,如果是希望对数据框本身进行处理,而非统计学运算呢?

    1.5K20

    Power BI 图像在条件格式和列值的行为差异

    Power BI在表格矩阵条件格式和列、值区域均可以放入图像,支持URL、Base64、SVG等格式。同样的图像在不同的区域有不同的显示特性。...,表格格式设置区域的图像大小和度量值设置为相同值: 显示效果如下所示: 大家可以看到,相同的图片在不同区域的显示大小是不同的。...以上测试可以得出第一个结论:条件格式图像的显示大小和图像本身的大小无关;列值的图像显示大小既受图像本身大小影响,又受表格矩阵格式设置区域的区域空间影响。 那么,条件格式图像大小是不是恒定的?不是。...条件格式的图像是否和施加条件格式的当前列值(例如上图的店铺名称)是完全一体化的? 答案是看情况。...换一个场景,对店铺名称施加排名条件格式(SVG图像),为该列设置背景色,可以看到背景色穿透了本应存在的缝隙,条件格式和列值融为一体。

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    MATLAB中griddata和griddatan插值函数简单说明

    MATLAB中griddata和griddatan插值函数简单说明 前言 本文会用容易理解的话解释下griddata和griddatan的用法,不会追求严谨,目的是帮助需要用到这两个插值函数的尽快理解使用...griddata可以插入二维或三维散点数据 严格上来说,griddata并不能算是插值,但是可以实现插值的功能。...的区别是,interp2的插值数据必须是矩形域,要求xy规则排列。...下面两图分别代表采样点分布和绘制的亩产量等值线图 那么问题来了,25个采样点的数据实在太稀疏了,截取范围后,根本无法与20×20的矩阵点乘求总产量,那么这个时候就需要用到griddata函数了。...xq,yq是在这个采样范围内,需要截取的范围,比如我在一个省随即采了好多样本点,但我需要计算省内某块区域的值,这个时候就可以对全省采样数据插值,截取想要的区域,并可以调整xy间隔,构成新的矩阵。

    3.6K10
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