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。...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...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。...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。...一种是写循环依次判断是否重复删重，另一种是用本公众号文章：Python中的集合提到的frozenset函数，一句语句解决该问题。 循环太过繁琐，而且速度较慢。...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 =...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。
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
相应的，与matplotlib包相比，可操作的地方比较少import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltiris = sns.load\_dataset...可以看出，两者绘制出的图其实是有区别的，catplot绘制的图默认没有上轴和右轴。...类似的histplot，但histplot是有上轴和右轴的。displot不止是直方图，也可以绘制其他形式的图。...用displot绘制kde曲线(核密度估计曲线)import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# 加载企鹅数据集data = sns.load\...(data=data, x='bill\_length\_mm',kind='kde',cut=0) # shrink参数控制柱状图相邻柱子间的宽度plt.show()直方图叠加kde(kde=True
要将 Seaborn 中的散点图转换为气泡图，只需为"sizes"传递一个值，该值表示图表中气泡的最小和最大尺寸。对于 Altair，我们只需通过 (filled=True) 来生成气泡图。...从语法的角度来看，这些库需要数据源的输入 x、y 来绘制。两个库的输出看起来还挺不错的。 接下来尝试更多的图并进行比较。 直方图 在这组可视化中，我们将绘制基本的直方图。...在 Seaborn 中，我们使用 distplot 命令并传递数据框的名称，要绘制的列的名称。我们还可以使用"aspect"设置"宽高比"来调整绘图的高度和宽度。...为了在 Altair 中设置交互式图表，我们定义了一个具有"interval"类型选择的选择，即在图表上的两个值之间。然后我们使用之前定义的选择定义列的活动点。...如果你需要快速绘制简单的图作为数据分析的一部分，那么请选择 Seaborn。此外，如果你的项目需要饼图，那么 matplotlib 或 Seaborn 是你的首选。
它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图，对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。...对象，后面的x、y和hue均为源于data中的某一列值 x，绘图的x轴变量 y，绘图的y轴变量 hue，区分维度，一般为分类型变量 同时，relplot可通过kind参数选择绘制图表是...residplot residplot提供了拟合后的残差分布图，相当于先执行lmplot中的回归拟合，而后将回归值与真实值相减结果作为绘图数据。...这里以seaborn中的小费数据集进行绘制，得到如下回归图表： 5. 矩阵图 矩阵图主要用于表达一组数值型数据的大小关系，在探索数据相关性时也较为实用。...另外，seaborn中还提供了一个时序数据绘图接口tsplot，个人用的较少。
kdeplot kdeplot是一个专门绘制核密度估计图的接口，虽然distplot中内置了kdeplot图表，并且可通过仅开启kde开关实现kdeplot的功能，但kdeplot实际上支持更为丰富的功能...它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图，对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。 ?...，后面的x、y和hue均为源于data中的某一列值 x，绘图的x轴变量 y，绘图的y轴变量 hue，区分维度，一般为分类型变量 同时，relplot可通过kind参数选择绘制图表是scatter还是line...residplot residplot提供了拟合后的残差分布图，相当于先执行lmplot中的回归拟合，而后将回归值与真实值相减结果作为绘图数据。...另外，seaborn中还提供了一个时序数据绘图接口tsplot，个人用的较少。
每个点在数据集中显示一个观察值，这些观察值用点状结构表示。图中显示了两个变量的联合分布。 为了绘制散点图，我们将使用seaborn库的relplot()函数。它是可视化统计关系的图形级角色。...用分类数据绘图 抖动图 Hue图 箱线图 小提琴图 Pointplot 在上面的小节中，我们了解了如何使用不同的视图表示来显示多个变量之间的关系。我们绘制了两个数值变量之间的关系图。...使用Seaborn的箱线图 我们可以绘制的另一种绘图是箱线图 ，它显示了分布的三个四分位值以及最终值。箱图中的每个值都对应于数据中的实际观察值。...使用Seaborn绘制Pointplot 另一种类型的图是pointplot，这个图指出估计值和置信区间。Pointplot连接来自相同色调类别的数据。这有助于识别特定色调类别中的关系如何变化。...可视化数据集中的成对关系 我们还可以使用seaborn库的pairplot()函数来绘制数据集中的多个二元分布。这显示了数据库中每一列之间的关系。并绘制各变量在对角线上的单变量分布图。
数据清洗：数据准备的第一步数据清洗是数据分析的第一步，其目的是处理和修正数据集中的错误、缺失值、重复值以及不一致性，确保数据的质量。...：对于缺失值较少的情况，可以用均值、中位数或最常见值填充。...例如：df'column_name'.fillna(df'column_name'.mean(), inplace=True) # 使用均值填充缺失值● 重复值处理：数据集中可能存在重复的记录，需要进行删除操作...df.drop_duplicates(inplace=True) # 删除重复的行● 数据类型转换：确保数据列的类型正确，比如将字符串类型的日期列转换为日期时间格式。...Seaborn绘制不同类别的销售额分布：import seaborn as snssns.boxplot(x='category', y='sales', data=df)plt.title('Sales
在本文中，我们将通过使用seaborn可视化库在Python中进行对图的绘制和运行。我们将看到如何创建默认配对图以快速检查我们的数据，以及如何自定义可视化以获取更深入的洞察力。...Seaborn的散点图矩阵（Pairs Plots） 在开始之前，我们需要知道我们有什么数据。我们可以将社会经济数据用熊猫（Pandas）数据框加载并查看列： ?...每行数据代表一个国家在一年内的结果，列中包含变量（这种格式的数据称为整洁数据）。有2个分类专栏（国家和大陆）和4个数字专栏。...虽然后面我们将使用分类变量进行着色，但seaborn中的默认对图仅绘制了数字列。...作为pairplot默认的最后一个例子，让我们通过绘制2000年后的年份来减少数据混乱。我们仍然会按照大陆分布着色，但现在我们不会绘制年份列。为了限制绘制的列，我们将一个列表传递vars给函数。
我们将df的名称传递给数据参数。参数x接受要绘制的列名。aspect参数调整大小的宽高比。它也可以改变高度。 示例2 在第一个例子中，我们可以清楚地看到价格栏中有一些异常值。...给定列中的每个类别都有一个子图。...示例8 与直方图类似，可以为不同的类别分别绘制kde图。我们的数据集包含房屋的区域信息。让我们看看不同地区的价格变化。...南方大都市区的平均房价似乎最高。 示例9 另一种检查变量分布的方法是使用ecdf图。它表示低于给定列中每个唯一值的观察值的比例或计数。 这是一种可视化的累计和。因此，我们能够看到更密集的值范围。...对于数据分析或机器学习任务，了解变量(即特征)的分布是非常重要的。我们如何处理给定的任务可能取决于分布。 在这篇文章中，我们看到了如何使用Seaborn的displot函数来分析价格和距离栏的分布。
，通过图层的叠加来构建图形。...下面是ggplot2绘图体系的一些关键概念： 数据：ggplot2使用数据框作为数据输入的基本单位。数据框是一个二维表格，其中每一列代表一个变量，每一行代表一个观察值。...图层（Layer）：图层是ggplot2中最基本的组成单元。每个图层都由数据、图形属性和统计变换组成。通过将多个图层叠加在一起，可以创建复杂的图形。...它提供了许多用于绘制统计图表的高级函数，如散点图、直方图、小提琴图和回归图等。 美观的默认样式：Seaborn具有吸引人的默认绘图样式和颜色主题，使图表在外观上更具吸引力。...定制化能力：虽然Seaborn提供了美观的默认样式，但用户仍然可以轻松地自定义图表的各个方面，包括颜色、线型、标记、标题等，以满足特定需求。
我曾经写过一篇文章使用Python快速进行简单的数据可视化 ，其中我介绍了5个基本可视化：散点图，线图，直方图，条形图和箱线图。这些都是简单但功能强大的可视化，你可以使用它们洞察你的数据集。...热图是数据的矩阵表示，其中矩阵值用颜色来表示。...seaborn库可以用于绘制比matplotlib更高级的图，通常需要更多组件，如许多颜色，图形或变量。matplotlib用于显示图，numpy生成数据，pandas处理数据！...即使没有直接的绿线连接，绿线组中的神奇宝贝也会比红线组中的任何口袋妖怪更相似。 ? 对于树形图，我们可以直接用Scipy！在我们的数据集中读取之后，我们将删除字符串列。...在这里，这样做是为了直接实现可视化，但在实践中，将这些字符串转换为分类变量会获得更好的比较和结果。我们还设置了数据帧索引，以便我们可以正确地将其用作引用每个节点的列。
： A、df1.gene B、df1[['gene','change']] C、df1[0,1]：正确的为 df1.iloc[0,1] D、df1.shape 计算score列的最小值的正确代码是：A、...Matplotlib提供底层绘图能力,更细粒度的定制选项，代码肿 Seaborn提供开箱即用的美观样式，代码简洁，细节调整还是要靠Matplotlib 可以选择 用seaborn画图，matplotlib...拼图、保存和调细节 seaborn 绘图 seaborn 是一个很受欢迎的图库，代码简洁，图片好看，但细节调整拼图保存还是matplotlib更胜一层。...点图：scatterplot 箱线图：boxplot 点图+趋势线：regplot 热图：clustermap、heatmap 多图叠加：直接连续写绘图代码 拼图：plt.subplots 0、库的安装和示例数据读取...sns.heatmap(data,cmap='coolwarm') sns.heatmap(data,cmap='coolwarm') 5、多图叠加 import seaborn as sns import
Seaborn 是一个数据可视化库，可帮助在Python中创建有趣的数据可视化。大多数数据分析需要识别趋势和建立模型。本文将帮助您开始使用 Seaborn库创建数据可视化。...此图对于相对较大的数据集最有效。也称为Hexbin Plots。 ? 有几种类型的值可以放在 sns.jointplot 中来创建不同的图。默认情况下，联合分布图显示散点图。...六边形的深色表示数据点的高密度，其中较浅的颜色表示较少的点。...Barplot） 条形图用于绘制分类列和数字列。...它在可视化中创建了条形。让我们用“CATE”和“subway”创建一个“price”的条形图，让我们看看哪类房屋单价高。 ? 数据显示，西城区的房屋平均单价最高，石景山地区的房屋平均单价最低。 ?
别期待着只用seaborn绘制出各种常用图表，它更专注于展示统计数据里的信息，因此，我们换个角度，从数据本身的分布和数据列之间的关系来看可视化。...relplot(x,y,data)默认是画出两个变量x,y的散点图以体现data中x列和y列的数据关系。...relplot的参数如下： •data、x、y：分别是数据集、x轴对应值(data里的某一列的列名)、y轴对应值；•hue：色调，对数据的一种分类，通过颜色进行区分；如何指定颜色映射的规则呢？...对于单一变量，我们可以统计出其在列中的出现次数，绘制柱状图、饼图等，用Matplotlib绘制需要自己做数据透视或value_counts()操作。...catplot参数： •data、x、y：分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值，x会默认是一个分类变量，不是连续的数值；•hue：色调，将数据列映射到颜色；•orient：水平方向还是垂直方向上的分类
对于从网页上爬取下来的数据很多很杂乱，我们需要进行数据可视化，pandas除了数据处理还可以进行数据可视化展示，这里我们简单说明一下pandas绘制常见图形的一些API：由于现在针对数据可视化有很多库...目录: 柱状图 饼图 折线图 散点图 直方图 柱状图 普通柱图 首先我们打开excel数据文件，如下图所示： Field:专业；Number：对应专业学生数量，根据两列数据绘制简单柱图： import...，不生成新的数据文件，ascending = False：降序排序； bar() 绘制柱图的函数，x、y分别指定下，x、y轴的序列； tight_layout() 使得整个图紧凑显示，不然x轴的文字由于太长会被挡住...获得x轴的文字，下一列重新设置x轴的文字，并且把文字旋转45°，ha='right'：依照右点为中心进行水平对齐； plt.gcf() 拿到绘制的图形对象，设置留白区域，left=0.2(左侧留白20%...)，bottom=0.4，底部留白40%； 结果如下: 叠加柱图 有的时候可能不只有两组数据，要观察多组数据的数量占比,可以采用叠加柱图: import matplotlib.pyplot as plt
_images / introduction_13_0.png 当估计统计值时，seaborn将使用自举来计算置信区间并绘制表示估计不确定性的误差条。 seaborn中的统计估计超出了描述性统计学。..._images / introduction_21_0.png 图级和轴级函数 这些工具如何运作？了解seaborn绘图功能之间的主要区别非常重要。到目前为止所示的所有图都是用“图形级”功能制作的。...规则可以简单说明： 每个变量都是一列 每次观察都是一排 确定数据是否整洁的有用思路是从想要绘制的图中向后思考。从这个角度来看，“变量”是将在情节中分配角色的东西。...例如，时间序列数据有时与每个时间点一起存储为同一观察单元的一部分并出现在列中。...函数可以绘制宽格式数据，但只能使用有限的功能。
导读：我们介绍过用matplotlib制作图表的一些tips，感兴趣的同学可以戳→纯干货：手把手教你用Python做数据可视化（附代码）。matplotlib是一个相当底层的工具。...你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。 在pandas中，我们可能有多个数据列，并且带有行和列的标签。...在DataFrame中，柱状图将每一行中的值分组到并排的柱子中的一组。...数据点被分成离散的，均匀间隔的箱，并且绘制每个箱中数据点的数量。...▲图9-24 seaborn回归/散点图 在探索性数据分析中，能够查看一组变量中的所有散点图是有帮助的; 这被称为成对图或散点图矩阵。
x，y：容易理解就是你需要传入的数据，一般为dataframe中的列； hue：也是具体的某一可以用做分类的列，作用是分类； data：是你的数据集，可要可不要，一般都是dataframe； style...hue：指定另一个分类变量，相当于给绘图加上一维，不同颜色表示不同的分类。 row, col：指定用哪个变量分行或分列展示。 col_wrap：分列时展示的最大列数。...hue：指定另一个分类变量，相当于给绘图加上一维，不同颜色表示不同的分类。 row, col：指定用哪个变量分行或分列展示。 col_wrap：分列时展示的最大列数。...这意味着箱线图中的每个值都对应于数据中的一个实际观测值。...类似地，二元KDE图用二维高斯平滑(x, y)观测值。
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