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Pandas 查找,丢弃唯一

前言 数据清洗很重要,本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中唯一,简言之,就是某数值除空外,全都是一样,比如:全0,全1,或者全部都是一样字符串如...:已支付,已支付,已支付… 这些大多形同虚设,所以当数据集很多而导致人眼难以查找时,这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧,数据 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ ”,如下图: 所以只要把缺失先丢弃,再统计该唯一个数即可。...代码实现 数据读入 检测唯一所有并丢弃 最后总结一下,Pandas 在数据清洗方面有非常多实用操作,很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述,比如 “...唯一 ” --> “ 除了空以外唯一个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我其余文章,提建议,共同进步。

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    Pandas中如何查找某中最大

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:譬如我要查找某中最大,如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通,也能顺利地解决自己问题。...顺利地解决了粉丝问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【瑜亮老师】给出思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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    使用pandas筛选出指定所对应

    pandas中怎么样实现类似mysql查找语句功能: select * from table where column_name = some_value; pandas中获取数据有以下几种方法...布尔索引 该方法其实就是找出每一行中符合条件真值(true value),如找出列A中所有等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...df.index=df['A'] # A列作为DataFrame行索引 df.loc['foo', :] # 使用布尔 df.loc[df['A']=='foo'] ?...数据提取不止前面提到情况,第一个答案就给出了以下几种常见情况:1、筛选出列等于标量行,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列属于某个范围内行...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列不等于某个/些行 df.loc[df['column_name

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    Pandas列表(List)转换为数据框(Dataframe)

    Python中将列表转换成为数据框有两种情况:第一种是两个不同列表转换成一个数据框,第二种是一个包含不同子列表列表转换成为数据框。...第一种:两个不同列表转换成为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[1,2,3,4]#列表a b=[5,6,7,8]#列表b c={"a" : a,..."b" : b}#列表a,b转换成字典 data=DataFrame(c)#字典转换成为数据框 print(data) 输出结果为 a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3...4 8 第二种:包含不同子列表列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同列表...a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3 4 8 到此这篇关于Pandas列表(List)转换为数据框(Dataframe)文章就介绍到这了,更多相关Pandas 列表转换为数据框内容请搜索

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    用过Excel,就会获取pandas数据框架中、行和

    df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例中为4行5。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas中获取。...图5 获取多 方括号表示法使获得多变得容易。语法类似,但我们字符串列表传递到方括号中。...在pandas中,这类似于如何索引/切片Python列表。 要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格 要获取单个单元格,我们需要使用行和交集。...图9 要获得第2行和第4行,以及其中用户姓名、性别和年龄,可以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']]返回一个只有三新数据框架。...图11 试着获取第3行Harry Poter国家名字。 图12 要获得第2行和第4行,以及其中用户姓名、性别和年龄,可以行和列作为两个列表传递到参数“row”和“column”位置。

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    Pandas列表处理技巧,避免过多循环加快处理速度

    让我们直击要点:列表打乱了您所知道关于数据分析一切。如果没有无尽循环,甚至不能执行最简单操作。...,Pandas不能直接访问列表每个元素。...如果我们列表数据集化作为一个2D数组,然后将其维度从2减少到1,允许我们再次应用经典Pandas功能。...问题3:针对有唯一单独 如果您对我们之前得到结果感到满意,就到此为止吧。但是,您研究目标可能需要更深层次分析。也许您希望所有列表元素相互关联以计算相似度得分。...如果只有孩子#2命名为banana,那么banana在第2行具有“True”,而在其他地方具有“False”(参见图6)。我写了一个函数来执行这个操作。

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    使用Pandas实现1-6分别和第0比大小得较小

    一、前言 前几天在Python白银交流群【星辰】问了一个pandas处理Excel数据问题,提问截图如下: 下图是他原始代码截图: 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...,每一做一个变量接收,也是可以实现效果,速度上虽然慢一些,但是确实可行。...dcpeng】还给了一个代码,如下所示: import pandas as pd df = pd.read_excel("cell_file.xlsx") for i in range(1, 4):...df[f'min{i}'] = df[['标准数据', f'测试{i}']].min(axis=1) print(df) 看上去确实是实现了多比较效果。...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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    删除 NULL

    图 2 输出结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2,图1 中 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL ,且NULL无处不在,而图2 里面的NULL只出现在这几个字段末尾。...这个就类似于 Excel 里面的操作,把 NULL 所在单元格删了,下方单元格往上移,如果下方单元格仍是 NULL,则继续往下找,直到找到了非 NULL 来补全这个单元格内容。...有一个思路:把每一去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立表,这个表只有两个字段,一个是序号,另一个是去 NULL 后。...一个比较灵活做法是对原表数据做转行,最后再通过行转列实现图2 输出。具体实现看下面的 SQL(我偷懒了,直接把原数据通过 SELECT 子句生成了)。...,按在原表列出现顺序设置了序号,目的是维持同一相对顺序不变。

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    Pandas三个聚合结果,如何合并到一张表里?

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【斌】问了一个Pandas数据处理问题,一起来看看吧。 求教:三个聚合结果,如何合并到一张表里?这是前两,能够合并。...这是第三,加权平均,也算出来了。但我不会合并。。。。 二、实现过程 后来【隔壁山楂】给了一个思路,Pandas中不能同时合并三个及以上,如下所示,和最开始那一句一样,改下即可。...顺利地解决了粉丝问题。另外也说下,推荐这个写法,df=pd.merge(df1, df2, on="列名1", how="left")。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了 ------------------- End -------------------

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    SQL 数据转到一

    假设我们要把 emp 表中 ename、job 和 sal 字段整合到一中,每个员工数据(按照 ename -> job -> sal 顺序展示)是紧挨在一块,员工之间使用空行隔开。...5000 (NULL) MILLER CLERK 1300 (NULL) 解决方案 数据整合到一展示可以使用 UNION...使用 case when 条件1成立 then ename when 条件2成立 then job when 条件3成立 then sal end 可以数据放到一中展示,一行数据过 case...when 转换后最多只会出来一个,要使得同一个员工数据能依次满足 case when 条件,就需要复制多份数据,有多个条件就要生成多少份数据。...判断是否加空行也是 case when 中条件,因此每个员工数据都要生成 4 份。

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    Pandas针对某百分数取最大无效?(上篇)

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:大佬们,我发现个问题,请教一下,我把某一譬如0.001什么,转化了1%以后,再对某做print(...df[df.点击 == df['点击'].max()],最大 明明有15%却显示不出来,只显示出来10%以下,是什么原因啊?...二、实现过程 后来【瑜亮老师】也给了一个提示如下:因为你百分比这一是文本格式。首先的话需要进行数据类型转换,现在先转为flaot型。...df[df.比例 == df.比例.max()] max1['比例'] = max1['比例'].apply(lambda x: '{:.2%}'.format(x)) print(max1) 先取最大所在行...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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    Pandas针对某百分数取最大无效?(下篇)

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:大佬们,我发现个问题,请教一下,我把某一譬如0.001什么,转化了1%以后再对某做print(df...[df.点击 == df['点击'].max()],最大 明明有15%却显示不出来,只显示出来10%以下,是什么原因啊?...上一篇文章中【瑜亮老师】先取最大所在行,然后在转换格式展示数据。这个思路顺利地解决了粉丝问题,这一篇文章我们一起来看看另外一个解决思路。那如果这excel中已经有百分数了,怎么取最大数?...顺利地解决了粉丝问题。 粉丝提问:文本格式为什么7.81%这个可以筛选出来呢? 答:文本比大小是按照从左向右挨个位置比较,"7%">"23%",因为7比2大,后面的3根本不参与比较。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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