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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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使用pandas筛选出指定列值所对应的行

在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能： select * from table where column_name = some_value; pandas中获取数据的有以下几种方法...布尔索引 该方法其实就是找出每一行中符合条件的真值(true value)，如找出列A中所有值等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...这个例子需要先找出符合条件的行所在位置 mask = df['A'] == 'foo' pos = np.flatnonzero(mask) # 返回的是array([0, 2, 4, 6, 7])...数据提取不止前面提到的情况，第一个答案就给出了以下几种常见情况：1、筛选出列值等于标量的行，用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内的行...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列值不等于某个/些值的行 df.loc[df['column_name

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    用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

    在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...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。...要获取前三行，可以执行以下操作： 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。

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    Pandas速查卡-Python数据科学

    ('1900/1/30', periods=df.shape[0]) 添加日期索引 查看/检查数据 df.head(n) 数据框的前n行 df.tail(n) 数据框的后n行 df.shape() 行数和列数...col2和col3的平均值 df.groupby(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组的所有列的平均值 data.apply(np.mean) 在每个列上应用函数 data.apply...(np.max,axis=1) 在每行上应用一个函数 加入/合并 df1.append(df2) 将df1中的行添加到df2的末尾（列数应该相同） df.concat([df1, df2],axis=...1) 将df1中的列添加到df2的末尾（行数应该相同） df1.join(df2,on=col1,how='inner') SQL类型的将df1中的列与df2上的列连接，其中col的行具有相同的值。...() 查找每个列中的最大值 df.min() 查找每列中的最小值 df.median() 查找每列的中值 df.std() 查找每个列的标准差 点击“阅读原文”下载此速查卡的打印版本 END.

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    pandas_VS_Excel统计纵向与横向统计总分最大最小

    pandas_VS_Excel统计纵向与横向统计总分最大最小 【问题】 【要求】 1.在表格的右边插入列“总分”“平均分”“最高”“最低”，横向计算每个人的各项指标 2.在格格的下面插入行“合计”“最高分...=1 2.计算的过程中，先把要统计的数据的列存入到一个temp中，再用相关的函数进行计算 3.pandas.append用法 DataFrame.append(other,ignore_index=False..., verify_integrity=False, sort=None) 功能说明：向dataframe对象中添加新的行，如果添加的列名不在dataframe对象中，将会被当作新的列进行添加 other...，如果为True当创建相同的index时会抛出ValueError的异常 sort：boolean，默认是None，该属性在pandas的0.23.0的版本才存在。...因为“行数据”的加入中如果没有列标题的会用NaN，所以特别用了 Col_sum[‘姓名’]=‘分数合计’ ======今天学习至此======

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    30 个小例子帮你快速掌握Pandas

    我们可以看到每组中观察值（行）的数量和平均流失率。 14.将不同的汇总函数应用于不同的组 我们不必对所有列都应用相同的函数。例如，我们可能希望查看每个国家/地区的平均余额和流失的客户总数。...但新列将添加在末尾。如果要将新列放在特定位置，则可以使用插入函数。 df_new.insert(0, 'Group', group) df_new ?...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组（即列）中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时，它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...低基数意味着与行数相比，一列具有很少的唯一值。例如，Geography列具有3个唯一值和10000行。 我们可以通过将其数据类型更改为category来节省内存。...endswith函数根据字符串末尾的字符进行相同的过滤。 Pandas可以对字符串进行很多操作。

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    MySQL中的WITH ROLLUP子句：优化数据分析与汇总

    它可以在GROUP BY子句中使用，以在结果中添加额外的行，显示分组的合计值。...多级合计行：如果在GROUP BY子句中指定了多个列，那么WITH ROLLUP会生成多级合计行，每个级别都包含前面分组列的合计值。...NULL替代值：对于包含合计行的列，如果合计行中的列值为NULL，则可以使用COALESCE()函数或其他函数来替代为自定义的值。...注意事项： 列排序：WITH ROLLUP会将合计行放置在分组行之后，因此需要注意查询结果的列排序，确保合计行正确地显示在分组行之后。...NULL值处理：合计行的标识列会被设置为NULL，这可能会在某些情况下引起数据处理问题。需要注意在应用程序或报表中正确处理合计行的NULL值。

    2.2K40

    在pandas中使用数据透视表

    经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。...透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。 典型的数据格式是扁平的，只包含行和列，不方便总结信息： ? 而数据透视表可以快速抽取有用的信息： ? pandas也有透视表？...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一，自然也有透视表的功能。 在pandas中，透视表操作由pivot_table()函数实现，不要小看只是一个函数，但却可以玩转数据表，解决大麻烦。...：聚合函数或函数列表，默认为平均值 fill_value：设定缺失替换值 margins：是否添加行列的总计 dropna：默认为True，如果列的所有值都是NaN，将不作为计算列，False时，被保留...注意，在所有参数中，values、index、columns最为关键，它们分别对应excel透视表中的值、行、列： ?

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    当然是选pandas！

    数据与需求 此案例的数据如下： - 每个开单人员的销售记录 - 描述为： 销售员"张三"(开单部门)，把xxx货品(货品编码、货品名字)售出了5件(数量)，此笔订单总价为2000元(价税合计) -...上述的括号部分就是表中的列标题 - 数据行中，有许多无效的行，只要 开单部门 列有名字，就是有效的行 此案例的数据对所有敏感数据进行随机生成替换 需求结果如下图： - 按 销售员、货品编码，汇总 货品数量和价税合计...这次我们直接使用 pandas 读写 excel 数据，而无需使用 xlwings 库 首先定义需要的列与每列的统计方式： - 其中核心是 g_agg_funcs 字典，他定义了每个输出列的统计方法...这里先创建一个 ExcelWriter对象 - res.index.get_level_values(0) ，从分组结果中获得销售人员列，但这里的输出是带重复值的，因此我们需要使用 set 去重复 -...，只需要在定义 g_agg_funcs 中添加单价列的统计方式，如下： 如果是在 vba 方案中，目前的修改还是比较容易的(在 sku 类模块的 add 方法中添加逻辑)，但是与 Python 的方案比较就显得低效得多

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    在pandas中使用数据透视表

    经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。...透视表是一种汇总了更广泛表数据的统计信息表。 典型的数据格式是扁平的，只包含行和列，不方便总结信息： 而数据透视表可以快速抽取有用的信息： pandas也有透视表？...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一，自然也有透视表的功能。 在pandas中，透视表操作由pivot_table()函数实现，不要小看只是一个函数，但却可以玩转数据表，解决大麻烦。...，可多选 index：行分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的行索引 columns：列分组键，一般是用于分组的列名或其他分组键，作为结果DataFrame的列索引 aggfunc...：聚合函数或函数列表，默认为平均值 fill_value：设定缺失替换值 margins：是否添加行列的总计 dropna：默认为True，如果列的所有值都是NaN，将不作为计算列，False时，被保留

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    Python数据分析实战之技巧总结

    —— Pandas的DataFrame如何固定字段排序 —— 保证字段唯一性应如何处理 —— 透视表pivot_table函数转化长表注意问题 ——Pandas的DataFrame数据框存在缺失值NaN...Q5、如何对数据框进行任意行列增、删、改、查操作 df1=df.copy() #复制一下 # 增操作 #普通索引，直接传入行或列 # 在第0行添加新行 df1.loc[0] = ["F","1月",...100,50,30,10,10] # 在第0列处添加新列 df1.insert(0, '建筑编码',[1,2,2,3,4,4,5]) df1.loc[:,"new"] = np.arange(7)...df1["new1"]=np.arange(7) # 在末尾添加列 #或利用字典赋值操作 _dict={"A":1,"B":2,"C":3,"D":4,"E":5,"F":6} df1["建筑编码1...keys()用来获取字典内的所有键 #values()用来获取字典内所有值 #items()用来得到一组组键值对 # df1.append(df2) # 往末尾添加dataframe # pd.concat

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    DataFrame和Series的使用

    DataFrame和Series是Pandas最基本的两种数据结构 可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python...中的列表非常相似，但是它的每个元素的数据类型必须相同 创建 Series 的最简单方法是传入一个Python列表 import pandas as pd s = pd.Series([ ' banana...和 values属性获取行索引和值 first_row.values # 获取Series中所有的值, 返回的是np.ndarray对象 first_row.index # 返回Series的行索引...df按行加载部分数据：先打印前5行数据 观察第一列 print(df.head()) 最左边一列是行号，也就是DataFrame的行索引 Pandas默认使用行号作为行索引。...Series的唯一值计数 # 可以使用 value_counts 方法来获取Pandas Series 的频数统计 df.groupby(‘continent’) → dataframeGroupby

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    25个例子学会Pandas Groupby 操作（附代码）

    它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。...由于行是根据上个月的销售值排序的，所以我们将获得上个月销售额排名第五的行。 13、第n个值，倒排序 也可以用负的第n项。例如，" nth(-2) "返回从末尾开始的第二行。...sales_sorted.groupby("store").nth(-2) 14、唯一值 unique函数可用于查找每组中唯一的值。...") ) 15、唯一值的数量 还可以使用nunique函数找到每组中唯一值的数量。...如果用于分组的列中缺少一个值，那么它将不包含在任何组中，也不会单独显示。所以可以使用dropna参数来改变这个行为。 让我们首先添加一个缺少存储值的新行。

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    总结了25个Pandas Groupby 经典案例！！

    大家好，我是俊欣~ groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...由于行是根据上个月的销售值排序的，所以我们将获得上个月销售额排名第五的行。 13、第n个值，倒排序 也可以用负的第n项。例如，nth(-2)返回从末尾开始的第二行。...sales_sorted.groupby("store").nth(-2) output 14、唯一值 unique函数可用于查找每组中唯一的值。...") ) output 15、唯一值的数量 还可以使用nunique函数找到每组中唯一值的数量。...如果用于分组的列中缺少一个值，那么它将不包含在任何组中，也不会单独显示。所以可以使用dropna参数来改变这个行为。 让我们首先添加一个缺少存储值的新行。

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    25个例子学会Pandas Groupby 操作

    groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...由于行是根据上个月的销售值排序的，所以我们将获得上个月销售额排名第五的行。 13、第n个值，倒排序 也可以用负的第n项。例如，" nth(-2) "返回从末尾开始的第二行。...sales_sorted.groupby("store").nth(-2) 14、唯一值 unique函数可用于查找每组中唯一的值。...unique") ) 15、唯一值的数量 还可以使用nunique函数找到每组中唯一值的数量。...如果用于分组的列中缺少一个值，那么它将不包含在任何组中，也不会单独显示。所以可以使用dropna参数来改变这个行为。 让我们首先添加一个缺少存储值的新行。

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    30 个 Python 函数，加速你的数据分析处理速度！

    还可以使用 skiprows 参数从文件末尾选择行。Skiprows=5000 表示我们将在读取 csv 文件时跳过前 5000 行。...8.删除缺失值 处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。...df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) 9.根据条件选择行 在某些情况下，我们需要适合某些条件的观测值（即行） france_churn = df[(df.Geography...我们可能需要检查唯一类别的数量。我们可以检查值计数函数返回的序列的大小或使用 nunique 函数。...但是，它可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量具有较低的基数。 低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。例如，地理列具有 3 个唯一值和 10000 行。

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    七步搞定一个综合案例，掌握pandas进阶用法！

    案例浅析 虽然在表述上有些绕，但其实需求还是比较明确的。仔细分析，从业务逻辑上，这里需要用到pandas的如下技巧。...计算的结果作为新的一列amt_sum添加到原数据上。...其中累计到第二行的时候已经达到了61.1%，超过了50%，因此最终只需取前两行即可。 5.目标筛选 经过了前面的数据准备，在这一步需要在每组内，筛选累计值达到50%的行，且最多三行。...上图第三列就是我们需要的目标group_rank值，注意先要把默认的名字改过来，并将此结果与原始数据做一个合并。在此基础上，就可以将每组内不超过目标group_rank值的行筛选出来。...先在每个产品后面拼上一个逗号，然后“求和”，最后把末尾的逗号去掉。

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    Python面试十问2

    df.info()：主要用于提供关于DataFrame的一般信息，如列索引、数据类型、非空值数量以及内存使用情况。它不会提供数值型数据的统计摘要，而是更多地关注于数据集的整体结构和数据类型。...六、pandas的运算操作  如何得到⼀个数列的最⼩值、第25百分位、中值、第75位和最⼤值？...Pandas dataframe.append()函数的作⽤是：将其他dataframe的⾏追加到给定的dataframe的末尾，返回⼀个新的dataframe对象。...先分组，再⽤ sum()函数计算每组的汇总数据  多列分组后，⽣成多层索引，也可以应⽤ sum 函数 分组后可以使用如sum()、mean()、min()、max()等聚合函数来计算每个组的统计值。...十、数据透视表应用 透视表是⼀种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式，在pandas中它被称作pivot_table。

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    合并多个Excel文件，Python相当轻松

    每个Excel文件都有不同的保险单数据字段，如保单编号、年龄、性别、投保金额等。这些文件有一个共同的列，即保单ID。...我可以使用VLOOKUP查找每个“保险ID”的值，并将所有数据字段合并到一个电子表格中！...图4 我们知道，pandas数据框架是一个表格数据对象，它看起来完全像Excel电子表格——行、列和单元格。...注意，在第一个Excel文件中，“保险ID”列包含保险编号，而在第二个Excel文件中，“ID”列包含保险编号，因此我们必须指定，对于左侧数据框架（df_1），希望使用“保险ID”列作为唯一键；而对于右侧的数据框架...有两个“保单现金值”列，保单现金值_x（来自df_2）和保单现金值_y（来自df_3）。当有两个相同的列时，默认情况下，pandas将为列名的末尾指定后缀“_x”、“_y”等。

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