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...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。...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。
在《PQ-综合实战：根据关键词匹配查找对应内容》里，为了拼出两个表数据的全部组合，使用的方法是先分别给每个表添加一列，然后再用合并查询的方法来完成，而且合并完成后还得再把添加的列给删掉，步骤繁多...——实际上，如果使用利用跨查询的引用方式，该问题将极其简单。...比如针对以下两个表生成全部组合： 方法如下：直接在其中一个表（如“项目”）里添加自定义列，引用另一个表（如本例中的“部门”），如下图所示： 接下来只要把自定义列的表展开即可...在线M函数快查及系列文章链接（建议收藏在浏览器中）： https://app.powerbi.com/view?
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
统计数据来说，有时点数据和时期数据。通常情况下，会进行两期数据的比较，现整理一个两期数据比较的场景应用。...主要流程分为： 1、数据读取 2、数据预处理 3、数据分类汇总 4、两期数据比较 5、数据输出到EXCEL 主程序如下： df = get_src_data(r'...../data/learn_pandas/20200930 zongheqixian/') # 预处理数据 df = pre_handle_data(df) df = hz_data(df) # 进行数据比较...使用pivot_table进行汇总，接着使用reset_index转化为明细项进行合并到源数据中。...，将数据拆分成两个时点，并使用pd.merge拼接到一起。
例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。...例如，用两列对象类型创建一个DataFrame，其中一个保存整数，另一个保存整数的字符串： >>> df = pd.DataFrame({'a': [7, 1, 5], 'b': ['3','2','1...astype强制转换 如果试图强制将两列转换为整数类型，可以使用df.astype(int)。 示例如下： ? ?
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。...准备数据框架 创建用于演示删除列的数据框架，仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似，我们也可以使用.drop()删除列。...如果要覆盖原始数据框架，则要包含参数inplace=True。 图2 del方法 del是Python中的一个关键字，可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架中删除列。...实际上我们没有删除，而是创建了一个新的数据框架，其中只包含用户姓名、城市和性别，有效地“删除”了其他两列。然后，我们将新创建的数据框架赋值给原始数据框架以完成“删除操作”。注意代码中的双方括号。
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。...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）读取第二行的值 # 索引第二行的值，行标签是“1” data1 = data.loc[1] 结果： 备注： #下面两种语法效果相同 data.loc[1] == data.loc...3, 2:4]中的第4行、第5列取不到 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/178799.html原文链接：https://javaforall.cn
Excel中两列数据的差异对比，方法非常多，比如简单的直接用等式处理，到使用Excel2016的新功能Power Query（Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件...一、简单的直接等式对比 简单的直接等式对比进适用于数据排列位置顺序完全一致的情况，如下图所示： 二、使用Vlookup函数进行数据的匹配对比 通过vlookup函数法可以实现从一个列数据读取另一列数据...vlookup函数除了适用于两列对比，还可以用于表间的数据对比，如下图所示： 三、使用数据透视进行数据对比 对于大规模的数据对比来说，数据透视法非常好用，具体使用方法也很简单，即将2列数据合并后...比如，有两个表的数据要天天做对比，找到差异的地方，原来用Excel做虽然也不复杂，但要频繁对比，就很麻烦了，因此，可以考虑使用Power Query来实现直接刷新的自动对比。...1、将需要对比的2个表的数据加载到Power Query 2、以完全外部的方式合并查询 3、展开合并的数据 4、添加差异比对列 5、按需要筛选去掉无差异部分 6、按需要调整相应的列就可以将差异结果返回
一、前言 前几天在Python最强王者群【wen】问了一个pandas数据处理的问题，一起来看看吧。...二、实现过程 这里【隔壁山楂】给了一个提示，如下所示： 直接使用内置函数abs()取绝对值就阔以了，轻轻松松，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数据处理问题，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【wen】提问，感谢【隔壁山楂】给出的思路和代码解析，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
、命名实体识别、人名识别、地名识别、词性识别、篇章理解、关键词提取、简繁拼音转换、拼音转换、根据输入智能推荐、自定义分词器 封面1.jpg 使用很简单，只要引入hanlp.jar包，便可处理（新版本的hanlp...安装包可以去github下载安装），下面是某位大神的操作截图: 图1.png 图2.png
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：
在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...语法如下： df.loc[行，列] 其中，列是可选的，如果留空，我们可以得到整行。由于Python使用基于0的索引，因此df.loc[0]返回数据框架的第一行。...图9 要获得第2行和第4行，以及其中的用户姓名、性别和年龄列，可以将行和列作为两个列表传递，如下图所示。 图10 记住，df[['用户姓名'，'年龄'，'性别']]返回一个只有三列的新数据框架。...图11 试着获取第3行Harry Poter的国家的名字。 图12 要获得第2行和第4行，以及其中的用户姓名、性别和年龄列，可以将行和列作为两个列表传递到参数“row”和“column”位置。
的“条件格式”这个功能来筛选对比两列数据中心的重复值，并将两列数据中的相同、重复的数据按规则进行排序方便选择，甚至是删除。...比如上图的F、G两列数据，我们肉眼观察的话两列数据有好几个相同的数据，如果要将这两列数据中重复的数据筛选出来的话，我们可以进行如下操作： 第一步、选择重复值 1、将这两列数据选中，用鼠标框选即可； 2...，我这里按照默认设置）； 4、上一步设置完，点击确定，我们可以看到我们的数据变成如下图所示： 红色显示部分就表示两列数据重复的几个数据。...第二步、将重复值进行排序 经过上面的步骤，我们将两列数据的重复值选出来了，但数据的排列顺序有点乱，我们可以做如下设置： 1、选中F列，然后点击菜单栏的“排序”》“自定义排序”，选择“以当前选定区域排序”...2、选中G列，做上述同样的排序设置，最后排序好的结果如下图： 经过上面的几个步骤，我们可以看到本来杂乱无章的两列数据现在就一目了然了，两列数据中的重复数据进行了颜色区分排列到了上面，不相同的数据也按照一定的顺序进行了排列
一、前言 前几天在Python白银交流群【东哥】问了一个Pandas数据处理的问题。问题如下所示：大佬们，利用pandas我想提取这个列中的楼层的数据，应该怎么操作？...其他【暂无数据】这些数据需要删除，其他的有数字的就正常提取出来就行。 二、实现过程 这里粉丝的目标应该是去掉暂无数据，然后提取剩下数据中的楼层数据。看需求应该是既要层数也要去掉暂无数据。...目标就只有一个，提取楼层数据就行，可以直接跳过暂无数据这个，因为暂无数据里边是没有数据的，相当于需要剔除。...如果你也有类似这种数据分析的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！ 三、总结 大家好，我是皮皮。...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。
作用 一般情况，在预测结局事件的时候，不同的人可能会建立不同的预测模型，当我们去评价两个模型的好坏或者预测能力的强弱的时候，你可能会说AUC呀，其实除了AUC，还有NRI也是用来比较两个模型预测能力的。...而在诊断试验中，通常根据检验指标的判断结果和金标准诊断结果，整理成一个2×2的表格，如下表所示，并以此来计算诊断试验中两个比较重要的指标，即灵敏度和特异度。...净重新分类指数NRI 相对于ROC曲线及其AUC，NRI更关注在某个设定的切点处，两个模型把研究对象进行正确分类的数量上的变化，常用来比较两个模型预测能力的准确性。...1.安装并加载包 2.借助survival包中的数据集，进行数据选取 最后生成的egData如下： 最后一列event数据集表示的是病人的生存状态，1代表存活，0代表死亡。...3.根据event列构建logistic回归模型 可以看到构建的两个模型，第二个模型比第一个模型多了一个protime指标。 4.
一、前言 前几天在Python白银交流群【东哥】问了一个Pandas数据处理的问题。...问题如下所示：大佬们，有个奇怪的问题请教下，我想剔除字符串中的【第】和【批】这两个字，我写成df["合同名称"] = df["合同名称"].str.replace("第", "").replace("批...有没有方法，能一次性剔除这两个字？...如果你也有类似这种数据分析的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！ 三、总结 大家好，我是皮皮。...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。
一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【iLost】的粉丝问了一个关于使用pandas解决两列数据对比的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。...大概意思是说在DF中有2列数据，想每行取两列数据中的最大值，形成一个新列，该怎么写？最开始【iLost】自己使用了循环的方法写出了代码，当然是可行的，但是写的就比较难受了。...二、解决过程 这里给出5个方法，感谢大佬们的解答，一起来看看吧！ 方法一：【月神】解答 其实这个题目的逻辑和思路也相对简单，但是对于Pandas不熟悉的小伙伴，接受起来就有点难了。...使用numpy结合pandas，代码如下： df['max4'] = np.where(df['cell1'] > df['cell2'],df['cell1'], df['cell2']) df...这篇文章基于粉丝提问，针对df中，想在每行取两列数据中的最大值，作为新的一列问题，给出了具体说明和演示，一共5个方法，顺利地帮助粉丝解决了问题，也帮助大家玩转Pandas，学习Python相关知识。
# 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 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。...从上文可以发现，在Python中用drop_duplicates函数可以轻松地对数据框进行去重。 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-
通常情况下，我们使用 Pandas 来读取 Excel 数据，可以很方便的把数据转化为 DataFrame 类型。...但是现实情况往往很骨干，当我们遇到结构不是特别良好的 Excel 的时候，常规的 Pandas 读取操作就不怎么好用了，今天我们就来看两个读取非常规结构 Excel 数据的例子 本文使用的测试 Excel...df = pd.read_excel(src_file, header=1, usecols='B:F') 可以看到生成的 DataFrame 中只包含我们需要的数据，特意排除了 notes 列和...，在我们的 Excel 数据中，我们有一个想要读取的名为 ship_cost 的表，这该怎么获取呢 在这种情况下，我们可以直接使用 openpyxl 来解析 Excel 文件并将数据转换为 pandas...好了，今天的两个小知识点就分享到这里了，我们下次再见！
单细胞测序—比较两个Seurat分析结果中细胞簇和细胞类型的对应关系如果一个数据集我们采用了两种方法对其进行了分析，可采用如下方法比较两个Seurat分析结果中细胞簇和细胞类型的对应关系。...分析结果1采用标准流程得到的Seurat对象load(file = 'phe-by-basic-seurat.Rdata')phe_basic=phe分析结果2将矩阵中，表达量非0则定为1（没有背后的生物学意义...phe_0_1 和 phe_basic 数据框的行名是否完全相同。...这一步通常用来确保这两个数据框中的细胞是一一对应的，便于后续比较。...然后使用 balloonplot 函数可视化这个交叉表，显示两个分析结果之间的细胞簇对应关系。气球的大小表示在特定的簇组合中，细胞的数量。
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