Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。...keep：对重复值的处理方式，可选{'first', 'last', 'False'}。默认值first，即保留重复数据第一条。...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...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。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。 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-
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
pandas.core.frame.DataFrame； 生成一个随机数数组； 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...numpy 是 Python 中用于科学计算的基础库，提供了大量的数学函数工具，特别是对于数组的操作。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。...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。
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。 大佬们，如何把某一列中包含某个值的所在行给删除？比方说把包含电力这两个字的行给删除。...这个方法肯定是可行的，但是这里粉丝想要通过Python的方法进行解决，一起来看看该怎么处理吧。...二、实现过程 这里【莫生气】给了一个思路和代码： # 删除Column1中包含'cherry'的行 df = df[~df['Column1'].str.contains('电力')] 经过点拨，顺利地解决了粉丝的问题...【Python自动化高效办公超入门】大家好，我是Python进阶者，很多粉丝有自动化办公的需求，在此我和【吴老板】、【月神】大佬合力共著一本Python自动化高效办公书籍，目前已经正式上市了，欢迎大家订阅...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，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。
问题描述： 创建一个包含10行6列随机数的DataFrame，行标签从大写字母A开始，列标签从小写字母u开始。...然后从上向下遍历，如果某行u列的值比上一行u列的值大，就把该行x列的值改为上一行x列的值加1，否则保持原来的值不变。 参考代码： 运行结果：
一、前言 前几天在Python白银交流群【kaggle】问了一个Pandas处理字符串的问题，提问截图如下： 二、实现过程 这里【甯同学】给了一个思路，使用正则表达式进行实现，确实是个可行的方法，并且给出代码如下所示...str.replace(r'\D+','',regex=True) # 替换为0 df["year"] = df["year"].replace(r'\D+','0',regex=True) 上面的代码会把原始的数字也全部替换掉...，如果想保留原始行的数据列的话，可以使用如下代码： df["new"] = df["省"].replace(r'\D+', '', regex=True) 顺利地解决了粉丝的问题。...关于regex的解析，【论草莓如何成为冻干莓】补充道pandas把是否使用正则变成了参数，如果regex参数为True，就用正则匹配字符串。...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。
所以，今天就用python来做一个简答的excle数据处理：处理空值和异常值。pandas在python中，读写excle的库有很多，通常我都是使用pandas来读写excle并处理其中的数据。...删除空值使用 dropna() 方法删除包含空值的行或列。...# 删除包含空值的行df_cleaned = df.dropna()# 删除包含空值的列df_cleaned = df.dropna(axis=1)# 只删除那些某些列中有空值的行df_cleaned...中的数据进行常数、前向、后项填充，结果如下：然后通过to_excel()将处理后的数据写到excel中。...处理异常值异常值（outliers）通常是指那些远离正常数据范围的值。可以通过多种方式来检测和处理异常值。在excel中，将某一列的age字段设置为200。查找异常值1.
在这篇文章中，我们将介绍 Pandas 的内存使用情况，以及如何通过为数据框(dataframe)中的列(column)选择适当的数据类型，将数据框的内存占用量减少近 90%。...对象列(object columns)主要用于存储字符串，包含混合数据类型。为了更好地了解怎样减少内存的使用量，让我们看看 Pandas 是如何将数据存储在内存中的。...比较数字和字符串的存储方式 对象类型代表了 Python 字符串对象的值，部分原因是 NumPy 缺少对字符串值的支持。...下面的图标展示了数字值是如何存储在 NumPy 数据类型中，以及字符串如何使用 Python 内置的类型存储。 你可能已经注意到，我们的图表之前将对象类型描述成使用可变内存量。...当每个指针占用一字节的内存时，每个字符的字符串值占用的内存量与 Python 中单独存储时相同。
.*$/}) 这里主要是注意正则表达式要写对，该转义的注意转义，否则报错。
现网业务运行过程中，可能会遇到数据库表字段值包含特殊字符的场景，此场景虽然不常见，但只要一出现，其影响却往往是致命的，且排查难度较高，非常有必要了解一下。...表字段值中的特殊字符可以分为两类：可见字符、不可见字符。...可见字符处理 业务的原始数据一般是文本文件，因此，数据插入数据库表时需要按照分隔符进行分割，字段值中包含约定的分隔符、文本识别符都属于特殊字符。...常见的分隔符：, | ; 文本识别符：'' "" 这种特殊字符会导致数据错列，json无法翻译等问题，严重影响业务运行，应该提前处理掉。...上边讲述了可见字符的处理，对于不可见字符例如：换行符LF、回车键CR，又该如何处理呢？
文章目录 一、Redis 中的 String 字符串类型 二、访问字符串值数据 1、设置字符串值数据 2、读取字符串值数据 3、键不存在时设置字符串值数据 三、操作数据库中的字符串数据 1、追加字符串值...2、获取字符串值长度 四、数字数据操作 1、数字自增 1 2、数字自减 1 3、数字增加指定步长 4、数字减少指定步长 五、原子操作 一、Redis 中的 String 字符串类型 ---- 在 Redis...字符串 类型的 值 Value 最高 可存储 512 MB ; 二、访问字符串值数据 ---- 1、设置字符串值数据 执行 set key value 命令 , 可以 向 当前 数据库中 添加数据 ,...执行 get key 命令 , 可以 读取当前 数据库 中 键 key 对应的数据 ; 3、键不存在时设置字符串值数据 执行 setnx key value 命令 , 可以 向 当前 数据库中 添加数据...数字数据操作 ---- 1、数字自增 1 执行 incr key 命令 , 可以 将 键 key 中存储的 数值 自增 1 , 如果 没有该 key 键 , 则插入数据 , 值 Value 为 1 ;
在许多编程语言中都包含有格式化字符串的功能，比如C和Fortran语言中的格式化输入输出。Python中内置有对字符串进... ...Python中内置有对字符串进行格式化的操作%。 模板 格式化字符串时，Python使用一个字符串作为模板。模板中有格式符，这些格式符为真实值预留位置，并说明真实数值应该呈现的格式。...在许多编程语言中都包含有格式化字符串的功能，比如C和Fortran语言中的格式化输入输出。Python中内置有对字符串进行格式化的操作%。 模板 格式化字符串时，Pytho... ...Schneider)著，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 2.2 字符串 字符串和数值是Python处理的最为常见的数据类型。句子、短语、单词、字母、名字、... ...在python中格式化输出字符串使用的是%运算符，通用的形式为 格式标记字符串% 要输出的值组 其中，左边部分的”格式标记字符串“可以完全和c中的一致。
df.sort_values("col1", inplace=True) 数据输入和输出 1. 利用值构造一个数据框DataFrame 在Excel电子表格中，值可以直接输入到单元格中。...我们可以用多种不同的方式构建一个DataFrame，但对于少量的值，通常将其指定为 Python 字典会很方便，其中键是列名，值是数据。...日期功能 本节将提到“日期”，但时间戳的处理方式类似。 我们可以将日期功能分为两部分：解析和输出。在Excel电子表格中，日期值通常会自动解析，但如果您需要，还有一个 DATEVALUE 函数。...按值排序 Excel电子表格中的排序，是通过排序对话框完成的。 pandas 有一个 DataFrame.sort_values() 方法，它需要一个列列表来排序。...填充柄 在一组特定的单元格中按照设定的模式创建一系列数字。在电子表格中，这将在输入第一个数字后通过 shift+drag 或通过输入前两个或三个值然后拖动来完成。
在当今信息爆炸的时代，我们面对的数据量越来越大，如何高效地处理和分析数据成为了一种迫切的需求。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的数据处理和分析库，帮助我们轻松应对这个挑战。...本文将为您介绍如何在Python中实现高效的数据处理与分析，以提升工作效率和数据洞察力。 1、数据预处理： 数据预处理是数据分析的重要步骤，它包括数据清洗、缺失值处理、数据转换等操作。...例如，使用drop_duplicates()函数去除重复值，使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列等。...在本文中，我们介绍了如何在Python中实现高效的数据处理与分析。从数据预处理、数据分析和数据可视化三个方面展开，我们学习了一些常见的技巧和操作。...通过合理的数据预处理，准确的数据分析以及直观的数据可视化，我们可以更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势，为决策提供有力的支持。
Power Query似乎可以做到这一点，但效率不如Python。 panda数据框架中的字符串操作 让我们看看下面的示例，从公司名称列中拆分中文和英文名称。...df[‘公司名称’]是一个pandas系列，有点像Excel或Power Query中的列。df[‘公司名称’].str是列中的字符串值，这意味着我们可以直接对其使用字符串方法。...首先，我们需要知道该列中存储的数据类型，这可以通过检查列中的第一项来找到答案。 图4 很明显，该列包含的是字符串数据。 将该列转换为datetime对象，这是Python中日期和时间的标准数据类型。...处理数据框架中NAN或Null值 当单元格为空时，pandas将自动为其指定NAN值。我们需要首先考虑这些值，因为在大多数情况下，pandas不知道如何处理它们。...df['成立年份'] = df['成立时间'].str.split("-",expand=True)[0] 无需检查数据类型，我们知道这个新创建的列包含字符串数据，因为.split()方法将返回一个字符串
因为Python是一种高层、解析型语言，它没有提供很好的对内存中数据如何存储的细粒度控制。 这一限制导致了字符串以一种碎片化方式进行存储，消耗更多的内存，并且访问速度低下。...在object列中的每一个元素实际上都是存放内存中真实数据位置的指针。 下图对比展示了数值型数据怎样以Numpy数据类型存储，和字符串怎样以Python内置类型进行存储的。...你可以看到这些字符串的大小在pandas的series中与在Python的单独字符串中是一样的。...为了介绍我们何处会用到这种类型去减少内存消耗，让我们来看看我们数据中每一个object类型列中的唯一值个数。 可以看到在我们包含了近172000场比赛的数据集中，很多列只包含了少数几个唯一值。...dtype参数接受一个以列名（string型）为键字典、以Numpy类型对象为值的字典。 首先，我们将每一列的目标类型存储在以列名为键的字典中，开始前先删除日期列，因为它需要分开单独处理。
一文中，我们提到过： 以2开头的状态编码是最好的结果，意味着一切顺利；如果状态值的开头是数字4或者5，那就有问题了，你需要排查错误。 既然调用成功，我们看看 API 接口返回的具体数据内容吧。...它是一个字典，每一项分别包括城市代码，和对应的城市名称。 根据我们输入的城市代码，函数就可以自动在结果数据框中添加一个列，注明对应的是哪个城市。...列表中的每一项，都分别是某个城市一段时间（可能包含若干个月）的天气信息数据框。 我们先用单一城市、单一月份来试试看。 还是2018年5月的丽江。...在这个语境里，你可以将它理解为字符串类型。 但是，咱们不能把它们都当成字符串来处理啊。 例如日期，应该按照日期类型来看待，否则怎么做时间序列可视化？ AQI的取值，如果看作字符串，那怎么比较大小呢？...接口，获得结果数据； 如何使用 Python 3 和更人性化的 HTTP 工具包 requests 调用 API 获得数据； 如何用 JSON 工具包解析处理获得的字符串数据； 如何用 Pandas
不支持重复的列名和非字符串的列名 不支持对象数据类型列中的实际 Python 对象。在尝试序列化时，这些将引发一个有用的错误消息。 查看完整文档。...+ 目前，将数据框转换为 ORC 文件时，日期时间列中的时区信息不会被保留。...下面的示例使用 Python 上下文管理器打开与数据库的连接，在块完成后自动关闭连接。请参阅SQLAlchemy 文档了解数据库连接是如何处理的。...verboseboolean，默认为False 指示放置在非数字列中的 NA 值的数量。...最终，如何处理包含混合 dtype 的列取决于您的具体需求。在上面的情况下，如果您想要将数据异常值设为NaN，那么to_numeric()可能是您最好的选择。
本文将介绍以下6个经常使用的数据清理操作： 检查缺失值、检查重复行、处理离群值、检查所有列的数据类型、删除不必要的列、数据不一致处理 第一步，让我们导入库和数据集。...isnull()方法可以用于查看数据框或列中的缺失值。..."] = pd.to_timedelta(df["Duration"]) 删除不必要的列 drop()方法用于从数据框中删除指定的行或列。...Pandas提供字符串方法来处理不一致的数据。 str.lower() & str.upper()这两个函数用于将字符串中的所有字符转换为小写或大写。...它有助于标准化DataFrame列中字符串的情况。
文章目录 一、Python 字符串定义形式 二、字符串中包含 单引号 / 双引号 一、Python 字符串定义形式 ---- Python 字符串定义形式 : 单引号定义法 : name = 'Tom...单引号 / 双引号 ---- 如果定义一个字符串 , 其中 包含 单引号 / 双引号 ; 单引号定义的字符串 可以包含 双引号 ; 双引号定义的字符串 可以包含 单引号 ; 使用 转义字符 \ 解除...单引号 或 双引号 的作用 , 使其变为普通字符 ; 代码示例 : 第一个示例中 , 在单引号中包含了双引号 ; 第二个示例中 , 在双引号中包含了单引号 ; 第三个示例中 , 在双引号中使用 转义字符...解除了 内部双引号效用 ; # 字符串中包含 单引号 / 双引号 # 单引号定义的字符串 可以包含 双引号 name = '"Tom" is 18 years old' print(name) #...双引号定义的字符串 可以包含 单引号 name = "'Tom' is 18 years old" print(name) # 使用 转义字符 \ 解除 单引号 或 双引号 的作用 name = "\
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