根据其他列中的值计算列中项目的出现次数- Python - 腾讯云开发者社区

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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...四、按照多列去重对多列去重和一列去重类似，只是原来根据一列是否重复删重。现在要根据指定的列判断是否存在重复（顺序也要一致才算重复）删重。...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-

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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。...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 =...由于原始数据是从hive sql中跑出来，表示商户号之间关系的数据，merchant_r和merchant_l中存在组合重复的现象。现希望根据这两列组合消除重复项。...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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Excel应用实践19：根据工作表某列中的值从另一工作簿中获取数据

excelperfect 在下图1所示的工作簿Data.xlsx的工作表Sheet1中，存放着待使用的数据。 ?...图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?... 3 Then MsgBox ("请选择列C中的单元格或单元格区域.")...Exit Sub Else '遍历所选的单元格 For Each rng In Selection '在数据工作表中查找相应的值所在的单元格

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动态数组公式：动态获取某列中首次出现#NA值之前一行的数据

标签：动态数组如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），如何使用公式解决？...图1 图2 如示例图2所示，可以在单元格G2中输入公式： =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据，则将公式稍作修改为： =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...TAKE(data,i),i-1)),,5) 也可以使用公式： =LET(d,FILTER(E2:E18,NOT(ISNA(E2:E18))),DROP(d,ROWS(d)-1)) 如果数据区域中#N/A值的位置发生改变...，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。

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Python 数据处理合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

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。

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python数据处理 tips

在本文中，我将分享一些Python函数，它们可以帮助我们进行数据清理，特别是在以下方面：删除未使用的列删除重复项数据映射处理空数据入门我们将在这个项目中使用pandas，让我们安装包。...在本例中，我希望显示所有的重复项，因此传递False作为参数。现在我们已经看到这个数据集中存在重复项，我想删除它们并保留第一个出现项。下面的函数用于保留第一个引用。...在df["Sex"].unique和df["Sex"].hist()的帮助下，我们发现此列中还存在其他值，如m，M，f和F。...在该方法中，如果缺少任何单个值，则整个记录将从分析中排除。如果我们确信这个特征（列）不能提供有用的信息或者缺少值的百分比很高，我们可以删除整个列。...这在进行统计分析时非常有用，因为填充缺失值可能会产生意外或有偏差的结果。解决方案2：插补缺失值它意味着根据其他数据计算缺失值。例如，我们可以计算年龄和出生日期的缺失值。

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数据处理：离散型变量编码及效果分析

对于一列有N种取值的特征，Onehot方法会创建出对应的N列特征，其中每列代表该样本是否为该特征的某一种取值。因为生成的每一列有值的都是1，所以这个方法起名为Onehot特征。...但是据我所知，如果做不好细节，这个方法非常容易出现过拟合，所以需要配合留一法或者五折交叉验证进行特征的编码。还有根据方差加入惩罚项防止过拟合的方法，如果有兴趣的话我以后会更。 4....Frequency Encoder / Count Encoder 这个方法统计训练集中每个特征出现的频率，在某些场景下非常有用（例如推荐系统中商品被购买的次数，直接反映了商品的流行程度），也不容易出现过拟合...此方法同样容易引起过拟合，以下方法用于防止过拟合：增加正则项a的大小在训练集该列中添加噪声使用交叉验证 7....在计算测试集每个样本特征值转换时与SUM相同。

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二十行代码！我用Spark实现了电影推荐算法

用户协同过滤基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)：给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的产品，根据用户u对所有相似用户购买物品的预测分进行排序，...计算物品之间的相似度（同样可以使用余弦相似度等方法）找到用户曾经评分的物品，并确定这些物品相似的其他物品推荐这些相似物品综上所述，不论哪种类型，我们都需要知道用户对物品的喜爱程度，需要有个量化值（例如点赞...建议根据以下因素进行调整：数据规模：大数据集可能需要更多的迭代才能收敛评估指标：通过交叉验证或其他评估手段来确定达到最佳性能所需的迭代次数计算资源：考虑可用的计算资源和时间预算来决定合适的迭代次数过拟合过拟合...setLabelCol指定标签列的名称为"rating"，这是上面数据集中电影评分的列名，setPredictionCol指定预测列的名称为"prediction"，这是模型预测值的列名。...最后使用评估器对预测结果DataFrame进行评估，计算模型预测的均方根误差（RMSE）。最后计算出来的RMSE为1.7，表示输出值和测试数据中的真实值相差1.7。

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驱使Python蟒蛇为自己工作

根据pythonanywhere.com网站博客文章的估算，世界上大约有180万至280万的python程序员。...01|明确目的根据各个花园上报的这样的明细数据僵尸ID 僵尸类别ID 战场编号僵尸等级僵尸数量战斗日期战斗ID 统计战斗成果，每月例行填写下列表格：本月累计上月同期去年同期...Python蟒蛇回答说：『 SyntaxError: invalid character in identifier 』语法错误:标识符中的字符无效。...有一个叫做“战斗日期”的列，是记录日期的，你可不要以为是数值，你拿出你的日期时间工具包，把它处理一下，要保证理解为日期的值。文件的编码是GBK编码的，别搞乱码了。...各个时间段的数据框架DataFrame, 输出的值为战功，战斗次数，每场战功的数据。

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2022年最新Python大数据之Excel基础

文章目录 Python大数据之Excel基础数据引用数据清洗数据去重缺失值处理数据加工数据计算数据转换数据排序数据筛选 Excel图表类型了解有哪些图表类型 Excel图表使用图表的创建方式...引用其他工作表数据 •在E1单元格中，输入”=“ 注意：只能针对单个单元格的引用引用其他工作表数据 •点击另外一张数据表，在该表中找到要引用的数据，选中对应单元格即可。...•选中要计算的区域 •在数据菜单下点击删除重复值按钮 •选择要对比的列，如果所有列的值均相同则删除重复数据 •点击确定，相容内容则被删除，仅保留唯一值条件格式删除重复项使用排序的方法删除重复项有一个问题...3.忽略默认值，不去处理用平均值填充缺失值 •选择B列数据，计算平均值 •将平均值单独复制一行（选择值粘贴），务必复制，否则将会出现循环引用。...表中不要有空值原始数据不要出现空行/空列。如数据缺失，或为“0”值，建议输入“0”而非空白单元格。如下图所示，表的第一行为空白，会导致透视表字段出错，表中间有空行，会导致透视表中有空值。

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文本挖掘小探索：避孕药内容主题分析

（r语言）和需要在中文分词中插入的中文词语： Rwordseg：（4年前用的分词包，不知道现在更新与否），分词包就是让R语言识别中文，按照单词来视为一个值插入单词：因为Rwordseq中文词性包含不了其他奇怪词汇...插入单词作为模型的变量值 3.读入文本分析处理去掉数字、特殊字符、标准符号数据探索：大概了解下数据现状 1.根据变量值（单词）统计各个单词出现的次数 2.根据单词量画词云图 3.重新转化用于聚类的数据格式...根据以上数据探索的词频，词作为colname，词频表示数值，每一行是帖子内容作为id标示例如：即每个帖子出现了某词的词频的次数，帖子1中出现避孕药2次，优思明4次，囊中1次 R语言tm包来作处理...Document Matrix，TDM），顾名思义，TDM是一个矩阵，矩阵的列对应语料库中所有的文档，矩阵的行对应所有文档中抽取的词项，该矩阵中，一个[i,j]位置的元素代表词项i在文档j中出现的次数...) 指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。

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Power Query中数据的定位

数据定位 (一) 列(字段)定位 1. 定位本查询：步骤名[字段名]=源[成绩] 2. 定位其他查询：查询名[字段名]=成绩表[成绩] (二) 行(记录)定位 1....指定字段当前行直接使用[字段名]，例如在添加列里面直接使用[字段名]代表的就是当前指定的字段名的当前行的值。 2....；第2个参数是需要查找的文本值；第3个参数是出现的次数的位置（0代表第一次出现的位置，1代表最后一次出现的文职，2代表所有出现的位置）默认第一次出现的位置；第4参数是大小写比较（Comparer.Ordinal...；第2参数是需要查找的值；第3参数是查找出现的位置（0代表第一次，1代表最后一次，2代表全部）默认第一次；第4参数是比较器；返回的是any，如果返回的是全部次数则是list格式。...因为我们要从列表中挑选数据，格式是{列表}{项目的位置}，所以2个都是列表格式，我们在之前计算出结果的基础上套上一层{}代表列表。{3-1}这个就是我们要找的项目的位置。

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想学数据分析但不会Python，过来看看SQL吧（上）~

，但是要对命令和变量进行区分，所以默认命令需要大写，其他内容如变量等则需要小写；表和变量名中不要出现空格，可使用下划线_替代; 查询语句中，使用单一空格隔开命令和变量; 为提高代码的可移植性，请在查询语句结尾添加一个分号...检索某列中不同的值检索col_1中具有唯一性的行，即唯一值。...使用示例：在表table_1列col_1中筛选出满足条件col_1 运算符 value的值。...通配符描述 % 表示任何字符出现任意次数 _ 表示任何字符出现一次 [] 指定一个字符集，它必须匹配该位置的一个字符 ^ 在[]中使用，表示否定示例： SELECT col_1 FROM table...创建计算字段其实就是在检索数据的同时进行计算，并使用关键字AS将结果保存为某一列。

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10个高效的pandas技巧

，使用这个参数的另一个好处是对于包含不同类型的列，比如同时包含字符串和整型的列，这个参数可以指定该列就是字符串或者整型的类型，避免在采用该列作为键进行融合不同表的时候出现错误。...c'].map(level_map) 还有一些例子：布尔值的 True，False 转化为 1，0 定义层次用户定义的词典编码 apply or not apply 如果我们想创建一个新的采用其他列作为输入的列...如果是希望计算 c1 和 c2 两列的最大值，可以这么写： df['maximum'] = df.apply(lambda x: max(x['c1'], x['c2']), axis = 1) 但你会发现比下面这段代码要慢很多...比如，你想知道c列的每个唯一数值出现的频繁次数和可能的数值，可以如下所示： df['c'].value_counts() 这里还有一些有趣的技巧或者参数： normalize=True：如果想看频率而不是次数...这可以通过采用.isnull() 和 .sum() 来计算特定列的缺失值数量： import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({ 'id

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用Python实现透视表的value_sum和countdistinct功能

在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数，表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数；例如对于一个数据表如pd.DataFrame...Excel数据透视表与Python实现对比就是对表df中的a列各个值出现的次数进行统计。...Pandas中的数据透视表各功能用过Excel透视表功能的话我们知道，出了统计出现次数之外，还可以选择计算某行的求和、最大最小值、平均值等(数据透视表对于数值类型的列默认选求和，文本类型默认选计数)，...True则将计数变成频率，例如df的a列中共有6行，而C出现了3次，于是C对应的值就是0.5；bin参数可以设置分箱；dropna可以设置是否考虑缺失值，默认是不考虑（可以结合normalize影响频率...）；sort可以设置是否根据统计值进行排序(关于value_counts函数的更多内容可以再看下官方文档)。

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HAWQ + MADlib 玩转数据挖掘之（七）——关联规则方法之Apriori算法

每个事务事件都具有唯一标识，事务由一组项目（或项集）组成。购买行为被认为是一个布尔值（买或不买），这种实现不考虑每个项目的购买数量。MADlib的关联规则函数假设数据存储在事务ID与项目两列中。...二、关联规则的基本概念先了解一下关联规则挖掘中涉及的几个基本概念。 1. 项目与项集数据库中不可分割的最小单位信息，称为项目，用符号i表示。项目的集合称为项集。...关联规则反映X中的项目出现时，Y中的项目也跟着出现的规律。 4. 项集的频数（Count）对于任何给定的项集X，包含X的事务数，称为X的频数。 5....这个值越大，越表明X和Y有较强的关联度。 9. 关联规则的确信度（Conviction）关联规则的确信度定义为： ? 表示X出现而Y不出现的概率，也就是规则预测错误的概率。...剪枝事先对候选集进行过滤，以减少访问外存的次数，而这种子集测试本身可以使用所有频繁项集的散列树快速完成。 2.

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机器学习篇(一)

对字典进行特征化处理对数据进行特征值化目的是为了让计算机更好的处理。...我们把这输出的对比来看： (0,0) 73.0 也就是二维数组中第一行，第一列的第一个值73 同理(0, 3) 1.0 就是二维数组中第一行，第4列的值1 其他的值都是一样的道理。...这样再来看，这个二维数组第一列输出的就是PM2.5的实际的值。第二列数据对应上海，是上海标记为1，不是上海标记为0以此类推，第三列为天津，第四列为武汉。...data.toarray()一一对应 get_feature_names()中每个文本出现的次数以friend为例：再第一个文本中为出现为0，再第二个文本中出现1次，为1。其他都是这样。...第一步tf和上面的功能一样，统计某个词在文章中出现的次数。

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MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（27）——关联规则之Apriori算法

每个事务事件都具有唯一标识，事务由一组项目（或项集）组成。购买行为被认为是一个布尔值（买或不买），这种实现不考虑每个项目的购买数量。MADlib的关联规则函数假设数据存储在事务ID与项目两列中。...（1）项目与项集数据库中不可分割的最小单位信息，称为项目，用符号i表示。项目的集合称为项集。设集合I={i1,i2,...ik}是项集，I中项目的个数为k，则集合I称为k-项集。...关联规则反映X中的项目出现时，Y中的项目也跟着出现的规律。（4）项集的频数（Count）对于任何给定的项集X，包含X的事务数，称为X的频数。...（6）关联规则的支持度关联规则的支持度是事务集中同时包含X和Y的事务数与所有事务数之比，其实也就是两个项集{X Y}出现在事务库中的频率，记为： ?...剪枝事先对候选集进行过滤，以减少访问外存的次数，而这种子集测试本身可以使用所有频繁项集的散列树快速完成。 2.

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文本情感分析：特征提取（TFIDF指标）&随机森林模型实现

一、TFIDF算法指标的简介监督式算法需要把非结构化的文本信息转化为结构化的一些指标，这个算法提供了以下的一些指标，在这简单叙述： TF = 某词在文章中出现的次数/文章包含的总词数（或者等于某词出现的次数...，用去重的id来计算length，就是代码中的total，每个词的文档数，就是每个词在所有文档的数量，用table来计数，公式中很多要素都跟DF值一样。...3.4 测试集的TFIDF指标测试集的计算过程与训练集非常不一样，测试集的指标根据训练集的数据，直接调用即可。（1）TF值跟训练集一样，添加一个辅助列，然后aggregate一下。...图4 4.2 训练集- 随机森林模型随机森林模型不需要id项，通过row.names把id这一列放在R默认序号列，如图4中的第一列。...图5 形成了图5的矩阵，term中id、tf、df、idf、tfidf项为空值。之后通过dcast函数形成了随机森林所要的数据结构，来进行后续的分析。

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R语言︱情感分析—基于监督算法R语言实现（二）

，这个算法提供了以下的一些指标，在这简单叙述： TF = 某词在文章中出现的次数/文章包含的总词数（或者等于某词出现的次数） DF = （包含某词的文档数）/（语料库的文档总数） IDF =...log（（语料库的文档总数）/（包含某词的文档数+1）） TFIDF = TF*IDF TF就是一篇文章中出现某个词的次数，你可能认为“中国”出现的次数最多，其实不然，“的”、“是”、“在”...3.4 测试集的TFIDF指标测试集的计算过程与训练集非常不一样，测试集的指标根据训练集的数据，直接调用即可。（1）TF值跟训练集一样，添加一个辅助列，然后aggregate一下。...可参考博客：给R变个形图4 4.2 训练集- 随机森林模型随机森林模型不需要id项，通过row.names把id这一列放在R默认序号列，如图4中的第一列。...图5 形成了图5的矩阵，term中id、tf、df、idf、tfidf项为空值。之后通过dcast函数形成了随机森林所要的数据结构，来进行后续的分析。

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【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

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MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（27）——关联规则之Apriori算法

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R语言︱情感分析—基于监督算法R语言实现（二）

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