在Python中,相当于R的group_by、filter和duplicate的功能可以通过pandas库来实现。
示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
# 对列A进行分组,并计算每个组的平均值
grouped = df.groupby('A')
result = grouped.mean()
print(result)
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示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
# 筛选出列A为'foo'的数据行
filtered = df[df['A'] == 'foo']
print(filtered)
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示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
# 判断是否存在重复行
is_duplicate = df.duplicated()
# 删除重复行
df_no_duplicate = df.drop_duplicates()
print(is_duplicate)
print(df_no_duplicate)
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