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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。...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...从结果知，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...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。...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。...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 =...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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    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...，剩余的空间则展示每两个列元素之间的关系，基本用法如下 >>> df = pd.read_csv("penguins.csv") >>> sns.pairplot(df) >>> plt.show()...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 ###...#### 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

    LDAPWordlistHarvester：基于LDAP数据的字典生成工具

    LDAPWordlistHarvester是一款功能强大的字典列表生成工具，该工具可以根据LDAP中的详细信息生成字典列表文件，广大研究人员随后可以利用生成的字典文件测试目标域账号的非随机密码安全性。...工具特征 1、支持根据LDAP中的详细信息生成字典文件：其中包括用户的name和sAMAccountName、计算机设备的name和sAMAccountName、组的name、组织的name、活动目录站点的...工具要求 pycryptodome xlsxwriter sectools>=1.4.1 工具下载 由于该工具基于Python 3开发，因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好最新版本的Python 3...密钥 (128或256位) -k, --kerberos 使用Kerberos身份认证，基于目标参数从.ccache文件获取凭证 非随机密码安全性测试 拿到字典文件之后，我们就可以使用...--dc-ip 192.168.1.101 如果你使用的是该工具的Python版本，则输出数据如下所示： 如果你使用的是该工具的PowerShell版本，则输出数据如下所示： 项目地址 LDAPWordlistHarvester

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    python处理json数据(复杂的json转化成嵌套字典并处理)

    一 什么是json json是一种轻量级的数据交换格式。它基于 [ECMAScript]((w3c制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。...简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。...我们用浏览器打开json文件往往是一堆字符形式的编码，python处理过后会自动转化为utf8格式 有利于使用。...二 python处理所需要的库 requests json 如果没有安装 requests库可以安装 安装方法在我以前的文章里 三 代码实现 __author__ = 'lee' import...requests import json url = '你需要的json地址' response = requests.get(url) content = response.text json_dict

    5.7K81

    R 茶话会（七：高效的处理数据框的列）

    前言 这个笔记的起因是在学习DataExplorer 包的时候，发现： 这我乍一看，牛批啊。这语法还挺长见识的。 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。...（这里更多强调的是对原始数据框的直接操作，如果是统计计算直接找summarise 和它的小伙伴们，其他的玩意儿也各有不同，掉头左转： 34....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...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

    学徒讨论-在数据框里面使用每列的平均值替换NA

    最近学徒群在讨论一个需求，就是用数据框的每一列的平均数替换每一列的NA值。但是问题的提出者自己的代码是错的，如下： ? 他认为替换不干净，应该是循环有问题。...#我好像试着写出来了，上面的这个将每一列的NA替换成每一列的平均值。 #代码如下，请各位老师瞅瞅有没有毛病。...：我是这么想的，也不知道对不对，希望各位老师能指正一下：因为tmp数据框中，NA个数不唯一，我还想获取他们的横坐标的话，输出的结果就为一个list而不是一个数据框了。...a=1:1000 a[sample(a,100)]=NA dim(a)=c(20,50) a # 按照列，替换每一列的NA值为该列的平均值 b=apply(a,2,function(x){ x[is.na...，就数据框的长-宽转换！

    3.6K20

    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。...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。...Mutate_at（）/ transmutate_at（）：将函数应用于使用字符向量选择的特定列 Mutate_if（）/ transmutate_if（）：将函数应用于使用返回TRUE的谓词函数选择的列...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。...funs(cm = ./2.54) ) mutate_if（）：转换由谓词函数选择的特定列。

    4.2K20

    Python基于Excel多列数据绘制动态长度的折线图

    本文介绍基于Python语言，读取Excel表格数据，并基于给定的行数范围内的指定列数据，绘制多条曲线图，并动态调整图片长度的方法。   首先，我们来明确一下本文的需求。...现有一个.csv格式的Excel表格文件，其第一列为表示时间的数据，而靠后的几列，也就是下图中紫色区域内的列，则是表示对应日期的属性的数据；如下图所示。   ...我们现在希望，对于给定的行数起始值与结束值（已知这个起始值与结束值对应的第一列数据，肯定是一个完整的时间循环），基于表格中后面带有数据的几列（也就是上图中紫色区域内的数据），绘制曲线图；并且由于这几列数据所表示的含义不同...，希望用不同颜色、不同线型来表示每一列的数据。...可以看到，横坐标就是表示时间的数据，纵坐标就是那几列含有数据的列；此外，还需要注意，前面也提到了，时间数据是不断循环的，而每一个循环中时间的数量是不确定的。

    18610

    Python基于Excel多列长度不定的数据怎么绘制折线图？

    本文介绍基于Python语言，读取Excel表格数据，并基于给定的行数范围内的指定列数据，绘制多条曲线图，并动态调整图片长度的方法。  首先，我们来明确一下本文的需求。...现有一个.csv格式的Excel表格文件，其第一列为表示时间的数据，而靠后的几列，也就是下图中紫色区域内的列，则是表示对应日期的属性的数据；如下图所示。  ...我们现在希望，对于给定的行数起始值与结束值（已知这个起始值与结束值对应的第一列数据，肯定是一个完整的时间循环），基于表格中后面带有数据的几列（也就是上图中紫色区域内的数据），绘制曲线图；并且由于这几列数据所表示的含义不同...，希望用不同颜色、不同线型来表示每一列的数据。...其中，我们希望具体绘制的结果如下图所示。  可以看到，横坐标就是表示时间的数据，纵坐标就是那几列含有数据的列；此外，还需要注意，前面也提到了，时间数据是不断循环的，而每一个循环中时间的数量是不确定的。

    9810

    【Oracle】-【ORA-01031】-创建基于数据字典表的视图无权限的问题

    3、grant select any dictionary to test;-需l给用户授权查看任何字典的权限。尝试后可以建立。...我的理解：star这个用户可以单独访问v$statname、v$sesstat、v$session这些字典表，但CREATE VIEW时不行，根据惜分飞的文章介绍，有可能是因为是因为不同schema的问题...文章中介绍需要sys账户将数据字典的访问权限赋予star用户，但这里还要注意的是V$SESSION是一个public的同义词，根据前几篇博客介绍的方法，可以看到它封装的是x$ksuse这个表，好像没看到过将这种表赋予用户权限的...这个问题的解决方法是赋予用户select any dictionary的权限。但除此之外是否还有其它方法？请高手指点！...>经过高手指教，这个问题最简单的方法就是用sys账户登录，grant select on v_$statname ... to user，将v$引用的v_$权限赋予用户，就可以了。

    1.3K40

    DataFrames相关介绍&&文件读取

    （2）顾名思义，这个就是一个数据框，用来存储这个二维数组的相关的信息，通过行和列可以找到对应的位置的元素，这个是pandas模块里面经常使用的一种数据结构，下面的就是一个基本的数据框； 显然，这个框有三个部分组成...，一个就是行索引，一个就是列索引，还有一个就是这个框里面的数值； （3）那么这个数据框和我们之前介绍的这个序列Series有什么区别呢，这个区别肯定是有的： 通过下面的这个结构我们也是可以看出来，两个Seriss...序列合并成为了一个数据框，这个就表明了这个数据框就是很多个序列对象的集合，这里只是展示出来了两个，其实可以有更多个序列的，可以看见这些序列的行索引都是一样的，但是列索引是不一样的，合并起来之后可以共用行索引...，只不过是这个传递进来的data是一个字典，形式不一样而已； # 导入pandas模块，简称pd import pandas as pd # 定义一个字典data data = {'name':...，我们指明了这个列索引，我们上面的那个传递进来的就是键值对的字典，现在传进来的就是一个嵌套的列表 # 导入pandas模块，简称pd import pandas as pd # 定义一个嵌套列表data

    6500

    小白也能看懂的Pandas实操演示教程(上)

    ： 通过嵌套字典的方式创建数据框 dict3={'one':{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4},...print("字典3的类型",type(dict3)) df3=pd.DataFrame(dict3) print("数据框3：\n",df3) print("数据框3的类型：",type(df3)...#可以注意到这里的算术运算自动实现了两个序列的自动对齐 #对于数据框的对齐，不仅是行索引的自动对齐，同时也会对列索引进行自动对齐，数据框相当于二维数组的推广 print(s6/s7) ---- 序列6...通过布尔索引有针对的选取原数据的子集，指定行，指定列等。...#当实际工作中我们需要处理的是一系列的数值型数据框，可以使用apply函数将这个stats函数应用到数据框中的每一列 df=pd.DataFrame(np.array([d1,d2,d3]).T,columns

    1.7K40

    基于SEER数据库预测子宫乳头状浆液性癌CSS的列线图（IF:3.357)

    文章基于seer数据库，重点研究早期子宫乳头状浆液性癌。...根据单变量和多变量分析结果，选择变量构建预测模型，并使用列线图对模型的预测结果进行可视化，以预测I-II期UPSC患者的肿瘤特异性生存率和辅助化疗和放疗的反应。数据筛选如图1所示。 ?...模型的c指数为0.643，具有中等的判别能力。化疗和放疗与高危组CSD改善显著相关，而与低危组无关（图3B）。此外，这里建立了一个基于预测模型的列线图来预测每个个体的CSD概率。...图4 相关推荐：手把手掌握临床研究的必备绘图技能：列线图 结语 文章基于seer数据库的早期子宫乳头状浆液性癌患者的临床特征数据进行研究，通过单因素与多因素分析找到与CSD相关的临床特征因素，利用列线图来构建临床预测模型...基于seer数据库发表的文章有很多，选择合适的切入点很重要，本文就是一个很好的例子，我们可以借鉴和学习！

    95820

    小白也能看懂的Pandas实操演示教程(上)

    ： 通过嵌套字典的方式创建数据框 dict3={'one':{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4},...print("字典3的类型",type(dict3)) df3=pd.DataFrame(dict3) print("数据框3： ",df3) print("数据框3的类型：",type(df3))...#可以注意到这里的算术运算自动实现了两个序列的自动对齐 #对于数据框的对齐，不仅是行索引的自动对齐，同时也会对列索引进行自动对齐，数据框相当于二维数组的推广 print(s6/s7) ---- 序列6...通过布尔索引有针对的选取原数据的子集，指定行，指定列等。...#当实际工作中我们需要处理的是一系列的数值型数据框，可以使用apply函数将这个stats函数应用到数据框中的每一列 df=pd.DataFrame(np.array([d1,d2,d3]).T,columns

    1.4K20

    用Python绘制地理图

    在这里，我们有3列，并且所有列都有219个非空条目。 ? ? 将我们的数据编译成字典 ? type ='choropleth'：定义地图的类型，即这种情况下的choropleth。...colorbar = {'title'：'Power KWH'}：包含有关右侧栏信息的字典。在这里，颜色栏包含侧边栏的标题。 ?...布局 -一个Geo对象，可用于控制 在其上绘制数据的基础地图的外观 。 这是一本嵌套的字典，其中包含有关地图/绘图外观的所有相关信息。 生成图/图 ? ?...在这里，我们有4列，并且所有列都有23412个非空条目。 ? ? 绘制数据 ? lat ='Latitude'：获取数据框的“纬度”列。 lon ='Longitude'：获取数据框的经度列。...z：显示地震震级的整数列表。 radius = 10：设置每个点的影响半径。 center = dict（lat = 0，lon = 180）：设置字典中地图的中心点。

    2.2K20

    论文研读-SIMD系列-基于分区的SIMD处理及在列存数据库系统中的应用

    基于分区的SIMD处理及在列存数据库系统中的应用 单指令多数据（SIMD）范式称为列存数据库系统中优化查询处理的核心原则。...我们概述了一种新的访问模式，该模式允许细粒度、基于分区的SIMD实现。然后，我们将这种基于分区的处理应用到列存数据库系统中，通过2个代表性示例，证明我们新的访问模式的效率及适用性。...4、应用案例 4.1 向量化查询处理 一个基于分区的SIMD方式的应用场景是基于列存的向量化查询。每个查询算子迭代处理多个值的向量。优势是良好的指令缓存和CPU利用率，同时保持较低的物化代价。...因此，我们基于分区的SIMD处理概念旨在显式地缓存当前和未来处理多个页面所需的数据，与线性访问相比，可以提高该处理模型的性能。 对满足列B上的谓词条件的记录，在列A上进行聚合sum操作。...对于每个向量，AggSum算子将列A的相关数据传输到一个SIMD寄存器中，并从上一个操作符中加载位置等下的bitmask。 需要注意，数据传输方法必须与前一个操作符相同。

    50740

    一文介绍Pandas中的9种数据访问方式

    以下面经典的titanic数据集为例，可以从两个方面特性来认识DataFrame： ? DataFrame是一个行列均由多个Series组成的二维数据表框，其中Series可看做是一个一维向量。...理解这一点很重要，因为如果把DataFrame看做是一个集合类型的话，那么这个集合的元素泛型即为Series； DataFrame可看做是一个二维嵌套的dict，其中第一层dict的key是各个列名；...切片类型与索引列类型不一致时，引发报错 2. loc/iloc，可能是除[]之外最为常用的两种数据访问方法，其中loc按标签值（列名和行索引取值）访问、iloc按数字索引访问，均支持单值访问或切片查询...由于DataFrame可看做是嵌套dict结构，所以也提供了类似字典中的get()方法，主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时，与字典的get方法非常类似: ? 9. lookup。...最后，pandas中提供了非常灵活多样的数据访问形式，可以说是兼顾了嵌套Series和嵌套dict的双重特性，但最为常用的其实还是[]、loc和iloc这几种方法，而对于where、query、isin

    3.8K30

    如何在交叉验证中使用SHAP？

    介绍 SHAP概念由Lundberg & Lee于2017年提出，但实际上是基于早在此之前存在的博弈论Shapley值。...输出是在第五次交叉验证重复后，样本编号为10的X每列的SHAP值。...因此，虽然我们正在取平均值，但我们还将获得其他统计数据，例如最小值，最大值和标准偏差： 以上代码表示：对于原始数据框中的每个样本索引，从每个 SHAP 值列表（即每个交叉验证重复）中制作数据框。...该数据框将每个交叉验证重复作为行，每个 X 变量作为列。我们现在使用相应的函数和使用 axis = 1 以列为单位执行计算，对每列取平均值、标准差、最小值和最大值。然后我们将每个转换为数据框。...在这种情况下，发生了数据泄漏，我们的结果将会（即使只是稍微）过于乐观。 嵌套交叉验证是我们的解决方案。

    20610
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