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    Pandas 查找,丢弃列值唯一的列

    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 中列值唯一的列,简言之,就是某列的数值除空值外,全都是一样的,比如:全0,全1,或者全部都是一样的字符串如...:已支付,已支付,已支付… 这些列大多形同虚设,所以当数据集列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,数据列中的空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”,如下图: 所以只要把列的缺失值先丢弃,再统计该列的唯一值的个数即可。...代码实现 数据读入 检测列值唯一的所有列并丢弃 最后总结一下,Pandas 在数据清洗方面有非常多实用的操作,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 “...列值唯一 ” --> “ 除了空值以外的唯一值的个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我的其余文章,提建议,共同进步。

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    检测到“RuntimeLibrary”的不匹配项

    ”的不匹配项: 值“MT_StaticRelease”不匹配值“MD_DynamicRelease”(ConsoleApplication1.obj 中) 1>libcpmt.lib(xlock.obj...) : error LNK2038: 检测到“RuntimeLibrary”的不匹配项: 值“MT_StaticRelease”不匹配值“MD_DynamicRelease”(ConsoleApplication1....obj 中) 1>libcpmt.lib(xthrow.obj) : error LNK2038: 检测到“RuntimeLibrary”的不匹配项: 值“MT_StaticRelease”不匹配值“....obj 中) 1>libcpmt.lib(fiopen.obj) : error LNK2038: 检测到“RuntimeLibrary”的不匹配项: 值“MT_StaticRelease”不匹配值“...解决: 在工程上右键-》属性-》c/c++-》代码生成-》运行库 改成(release为MT,debug为MTD),如果有多个工程(主工程中包含动态或者静态链接库工程)都得同样设置。

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    pandas中使用excel的模糊匹配通配符,真香

    前言 在 pandas 中,实现如下的模糊匹配统计,要怎么做? 简单: 因为在 pandas 中可以把筛选和统计两种逻辑分开编写,所以代码清晰好用。...问题在于pandas 中要实现模糊匹配,只能使用正则表达式或某种具体的函数。...表示1个任意的字符,星号 * 表示任意个数(0、1、或n)的字符 对比来看,这可以直接在字符串中表达出 pandas 中的 startswith , endswith , contains 这种直接在字符串中表达模糊匹配规则...难道在 pandas 中无法做到? ---- 正则表达式的特殊字符 要在字符串中表达匹配规则,用正则表达式是最好的选择。其实思路挺简单,不就是直接把表达字符串中的符合替换成正则表达式相对于的符号吗?...1或多个字符的意思 ,导致结果仍然匹配成功(内容中根本没有加号) 在 python 的正则表达式库中,为此有专门的函数,可以把所有在正则表达式中有特殊意义的符号,转义成匹配内容: 处理后的结果中,加号

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    Pandas中如何查找某列中最大的值?

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题,问题如下:譬如我要查找某列中最大的值,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的,也能顺利地解决自己的问题。...顺利地解决了粉丝的问题。 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【上海新年人】提出的问题,感谢【瑜亮老师】给出的思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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    Pandas库的基础使用系列---获取行和列

    前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,行的位置我们使用类似python中的切片语法。...大家还记得它们的区别吗?可以看看上一篇文章的内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4列这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称,所有指标这一列也计算在内了。...如果要使用索引的方式,要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单,接下来我们再看看如何获取多行多列。为了更好的的演示,咱们这次指定索引列df = pd.read_excel(".....通常是建议这样获取的,因为从代码的可读性上更容易知道我们获取的是哪一行哪一列。当然我们也可以通过索引和切片的方式获取,只是可读性上没有这么好。

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    Excel与pandas:使用applymap()创建复杂的计算列

    标签:Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列,并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列(例如df['new column']=expression),可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而,有时我们需要创建相当复杂的计算列,这就是本文要讲解的内容。...图1 创建一个辅助函数 现在,让我们创建一个取平均值的函数,并将其处理/转换为字母等级。 图2 现在我们要把这个函数应用到每个学生身上。那么,在列中对每个学生进行循环?不!...记住,我们永远不应该循环遍历pandas数据框架/系列,因为如果我们有一个大的数据集,这样做效率很低。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法,就是.applymap()方法,这有点类似于map()函数的作用。

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    Pandas vs Spark:获取指定列的N种方式

    导读 本篇继续Pandas与Spark常用操作对比系列,针对常用到的获取指定列的多种实现做以对比。...无论是pandas的DataFrame还是spark.sql的DataFrame,获取指定一列是一种很常见的需求场景,获取指定列之后可以用于提取原数据的子集,也可以根据该列衍生其他列。...类似,只不过iloc中传入的为整数索引形式,且索引从0开始;仍与loc类似,此处传入单个索引整数,若传入多个索引组成的列表,则仍然提取得到一个DataFrame子集。...DataFrame子集,常用的方法有4种;而Spark中提取特定一列,虽然也可得到单列的Column对象,但更多的还是应用select或selectExpr将1个或多个Column对象封装成一个DataFrame...,常用的方法多达7种,在这方面似乎灵活性相较于Pandas中DataFrame而言具有更为明显的优越性。

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    pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc。...目录 1.loc方法 (1)读取第二行的值 (2)读取第二列的值 (3)同时读取某行某列 (4)读取DataFrame的某个区域 (5)根据条件读取 (6)也可以进行切片操作 2.iloc方法 (1)...读取第二行的值 (2)读取第二行的值 (3)同时读取某行某列 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、列的名称或标签来索引 iloc:通过行、列的索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...Dataframe,生成数据,用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...[1,:] (2)读取第二列的值 # 读取第二列全部值 data2 = data.loc[ : ,"B"] 结果: (3)同时读取某行某列 # 读取第1行,第B列对应的值 data3

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    对比Excel,Python pandas删除数据框架中的列

    标签:Python与Excel,pandas 删除列也是Excel中的常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...上一篇文章,我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法,删除列与之类似。然而,这里想介绍一些新方法。取决于实际情况,正确地使用一种方法可能比另一种更好。...唯一的区别是,在该方法中,我们需要指定参数axis=1。下面是.drop()方法的一些说明: 要删除单列:传入列名(字符串)。 删除多列:传入要删除的列的名称列表。...下面是我用来决定使用哪种方法的一些技巧。 .drop() 当有许多列,而只需要删除一些列时,效果最佳。在这种情况下,我们只需要列出要删除的列。...del 当我们只需要删除1或2列时效果最好。这种方法是最简单、最短的代码。 但是,如果需要删除多个列,则需要使用循环,这比.drop()方法更麻烦。

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