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Python-科学计算-pandas-23-按列去重

系统：Windows 10 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas：1.1.5 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化...今天讲讲pandas模块 将df按某列进行去重 Part 1：场景描述 已知df1，包括6列，"time", "pos", "value1", "value2", "value3", "value4...有两个需求： 根据pos列，去除重复记录； 根据pos和value1列，去除重复记录，即要求这两列都相等时去重 df_1 Part 2：根据pos列去重 import pandas as pd dict...，若列表元素大于1个，要求同时满足多列对应记录相同才能去重。...keep="first"表示去重后，保留第1个记录 df_2=df_1后对，df_2进行去重后，df_1同时发生了变化，表明两个变量对应的地址应该是同一区域 本文为原创作品，欢迎分享朋友圈

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Pandas中的数据分类

--MORE--> 背景：统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数： import numpy as np import pandas as...0 语文 1 数学 1 数学 0 语文 0 语文 1 数学 1 数学 0 语文 dtype: object type(df1) # Series数据 pandas.core.series.Series...np.random.uniform(165,180,size=N) # 正态分布的数据 }, columns=["id","subject","score","height"]) # 指定列名称的顺序...1, 1], dtype=int8) 如何生成Categorical对象 主要是两种方式： 指定DataFrame的一列为Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数...，也就是one-hot编码（独热码）；产生的DataFrame中不同的类别都是它的一列，看下面的例子： data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \

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    【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

    本篇文章总结了常用的46个Pandas数据工作方法，包括创建数据对象、查看数据信息、数据切片和切块、数据筛选和过滤、数据预处理操作、数据合并和匹配、数据分类汇总以及map、apply和agg高级函数的使用方法...数据框与R中的DataFrame格式类似，都是一个二维数组。Series则是一个一维数组，类似于列表。数据框是Pandas中最常用的数据组织方式和对象。...常见的数据切片和切换的方式如表3所示： 表3 Pandas常用数据切分方法 方法用途示例示例说明[['列名1', '列名2',…]]按列名选择单列或多列In: print(data2[['col1','...d1和d2 7 数据分类汇总 数据分类汇与Excel中的概念和功能类似。...具体实现如表7所示： 表7 Pandas常用数据分类汇总方法 方法用途示例示例说明groupby按指定的列做分类汇总In: print(data2.groupby(['col2'])['col1'].

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    数据分析从零开始实战（一）

    Scrapy实战9: Item+Pipeline数据存储 Scrapy实战8: Scrapy系统爬取伯乐在线 Scrapy实战7: 分类爬取医疗信息网站图片 Scrapy实战6：CSS选择器实战训练...Scrapy实战5：Xpath实战训练 Scrapy实战4：初识爬虫框架Scrapy Scrapy实战3：URL去重策略 Scrapy实战2：爬虫深度&&广度优先算法 Scrapy实战1|...3.利用pandas模块读写CSV格式文件 （1）数据文件下载 本系列按书上来的数据都是这里面的，《数据分析实战》书中源代码也在这个代码仓库中，当然后面我自己也会建一个代码仓库，记录自己的学习过程，大家可以先从这里下载好数据文件...常见参数解析： 1. filepath_or_buffer:字符串，表示文件路径； 2. sep: 字符串，指定分割符，默认是’,’; 3. header:数值， 指定第几行作为列名(忽略注解行)，如果没有指定列名...，默认header=0; 如果指定了列名header=None; 4. names: 列表，指定列名，如果文件中不包含header的行，应该显性表示header=None。

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    python数据分析——数据分类汇总与统计

    本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计，帮助读者更好地理解和应用数据。 首先，我们需要导入一些常用的Python库，如pandas、numpy和matplotlib等。...第一个阶段，pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分(split)为多组。拆分操作是在对象的特定轴上执行的。...agg函数也是我们使用pandas进行数据分析过程中,针对数据分组常用的一条函数。...在我们用pandas对数据进 行分组聚合的实际操作中,很多时候会同时使用groupby函数和agg函数。...关键技术：在pandas中透视表操作由pivot_table()函数实现，其中在所有参数中，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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    pandas系列 - （一）明细数据汇总简单场景应用

    大致流程为： 1、读取源数据 2、源数据预处理 3、源数据分类汇总 4、源数据分类归并汇总 1、场景1：从多个excel读取同类型明细数据，并合并 # 读取数据 list_df = [] list_df.append...2、场景2：数据预处理，检索源数据中的缺失项目 df.isnull().any() # 查看哪一列存在空值 ? 在知道哪些列存在空值后，进行数据预预处理。...method='ffill',inplace=True) #向后填充 df.fillna(value={'地区':'其他','销售额':0},inplace=True) # 使用字典填充 3、场景3：按地区...keep=False,inplace=True) # 去重 dic_cz = dict(zip(dfcz['省级'].tolist(),dfcz['区域'].tolist())) # 通过两个列表形成字典.../user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy 参考链接： Pandas 中 SettingwithCopyWarning 的原理和解决方案

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    Pandas知识点-添加操作append

    在Pandas中，append()方法用于将一个或多个DataFrame或Series添加到DataFrame中。append()方法也可以用于合并操作，本文介绍append()方法的用法。...四重设行索引 ---- ? ignore_index: ignore_index参数默认为False，结果的行索引保持原DataFrame中的行索引，即使存在相同的行索引也不受影响。...merge(): 合并操作，只能用于合并两个DataFrame，且都是按列进行合并，只有当两个DataFrame的列名完全一样时才是按行合并的效果。...可以在结果中设置相同列名的后缀和显示连接列是否在两个DataFrame中都存在。 join(): 加入操作，可以在一个DataFrame中加入多个DataFrame，结果都是按列进行合并的。...> 参考文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.append.html

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    pandas 时序统计的高级用法！

    本次介绍pandas时间统计分析的一个高级用法--重采样。以下是内容展示，完整数据、代码和500页图文可戳《pandas进阶宝典V1.1.6》进行了解。...重采样指的是时间重采样，就是将时间序列从一个频率转换到另一个频率上，对应数据也跟着频率进行变化。比如时间序列数据是以天为周期的，通过重采样我们可以将其转换为按分钟、小时、周、月、季度等等的其他周期上。...向上采样：转换到更细颗粒度的频率，比如将天转为小时、分钟、秒等 向下采样：转换到更粗颗粒度的频率，比如将天转为周、月、季度、年等 resample用法 pandas中时间重采样的方法是resample(...用法： pandas.DataFrame.resample() pandas.Series.resample() ------ 返回：Resampler对象 参数： rule：定义重采样的规则，DateOffset...# 将时间类型索引重置，变为column列 df.reset_index(drop=False,inplace=True) # 通过参数on指定时间类型的列名，也可以实现重采样 df.resample(

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    5个例子比较Python Pandas 和R data.table

    另一方面，data.table仅使用列名就足够了。 示例3 在数据分析中使用的一个非常常见的函数是groupby函数。它允许基于一些数值度量比较分类变量中的不同值。...这两个库都允许在一个操作中应用多个聚合。我们还可以按升序或降序对结果进行排序。...N”可作为data.table中的count函数。 默认情况下，这两个库都按升序对结果排序。排序规则在pandas中的ascending参数控制。data.table中使用减号获得降序结果。...示例5 在最后一个示例中，我们将看到如何更改列名。例如，我们可以更改类型和距离列的名称。...inplace参数用于将结果保存在原始数据帧中。 对于data.table，我们使用setnames函数。它使用三个参数，分别是表名，要更改的列名和新列名。

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    python单细胞学习笔记-day4

    可以使用 numpy 模块里面的unique函数，适用于数组和列表 np.unique()：去重 np.unique(return_counts=True)：去重并统计每个取值的次数 pandas：为series...提供相应方法 .tolist()：series向list转换 list()：array 向 list转换 也可以使用集合，集合自动去重 2.矩阵 01:20:19 numpy 矩阵：没有行名和列名 numpy...矩阵：推荐只存放一种数据类型的数据，但可允许多种数据类型 2.1 新建矩阵 使用numpy模块中的array()函数 2.2 取子集 使用下标和切片法： 2.3 矩阵和数据转换 矩阵转为数据框，可以加上行名和列名...，然后传递给pandas中的DataFrame()函数 可以使用index参数指定行名 方式2：从csv文件读取 import pandas as pd df2 = pd.read_csv("day3...3.3 提取行和列 .iloc：基于整数位置 loc：基于标签（行名或者列名）或是布尔值 import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({ 'gene': ['gene

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    PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

    Row类：** 查询概况 去重set操作 随机抽样 --- 1.2 列元素操作 --- **获取Row元素的所有列名：** **选择一列或多列：select** **重载的select方法：** **还可以用...where按条件选择** --- 1.3 排序 --- --- 1.4 抽样 --- --- 1.5 按条件筛选when / between --- 2、-------- 增、改 -------- --...-------- 6.1 distinct：返回一个不包含重复记录的DataFrame 6.2 dropDuplicates：根据指定字段去重 -------- 7、 格式转换 -------- pandas-spark.dataframe...去重set操作 data.select('columns').distinct().show() 跟py中的set一样，可以distinct()一下去重，同时也可以.count()计算剩余个数 随机抽样...示例： jdbcDF.distinct() 6.2 dropDuplicates：根据指定字段去重 根据指定字段去重。

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    Pandas进阶｜数据透视表与逆透视

    在实际数据处理过程中，数据透视表使用频率相对较高，今天云朵君就和大家一起学习pandas数据透视表与逆透视的使用方法。...可以使任何对groupby有效的函数 fill_value 用于替换结果表中的缺失值 dropna 默认为True margins_name 默认为'ALL'，当参数margins为True时，ALL行和列的名字...下面按行、按列进行汇总，指定汇总列名为“Total” data.pivot_table(index="driver_gender", columns="driver_race...colnames：指定了列名称。 aggfunc：指定聚合函数。必须指定values的值。 margins：布尔值，是否分类统计。默认False。...margins_name：分类统计的名称，默认是"All"。 dropna：是否包含全部是NaN的列。默认是True。

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    图解pandas模块21个常用操作

    如果传递了索引，索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。 ? 4、序列数据的访问 通过各种方式访问Series数据，系列中的数据可以使用类似于访问numpy中的ndarray中的数据来访问。 ?...它一般是最常用的pandas对象。 ? ? 7、从列表创建DataFrame 从列表中很方便的创建一个DataFrame，默认行列索引从0开始。 ?...13、聚合 可以按行、列进行聚合，也可以用pandas内置的describe对数据进行操作简单而又全面的数据聚合分析。 ? ?...14、聚合函数 data.function(axis=0) 按列计算 data.function(axis=1) 按行计算 ? 15、分类汇总 可以按照指定的多列进行指定的多个运算进行汇总。 ?...20、更改列名（columns index） 更改列名我认为pandas并不是很方便，但我也没有想到一个好的方案。 ?

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    Python常用小技巧总结

    Pandas数据分析常用小技巧 ---- 数据分析中pandas的小技巧，快速进行数据预处理，欢迎点赞收藏，持续更新，作者：北山啦 ---- ---- 文章目录 Pandas数据分析常用小技巧 Pandas...小技巧 pandas生成数据 导入数据 导出数据 查看数据 数据选择 数据处理 数据分组 数据合并 数据替换--map映射 数据清洗--replace和正则 数据透视表分析--melt函数 将分类中出现次数较少的值归为...others Python合并多个EXCEL工作表 pandas中Series和Dataframe数据类型互转 相同字段合并 Python小技巧 简单的表达式 列表推导式 交换变量 检查对象使用内存情况...（需要将所有列名列出，否则会报错） pd.isnull() # 检查DataFrame对象中的空值，并返回⼀个Boolean数组 pd.notnull() # 检查DataFrame对象中的⾮空值，.../archive/数据汇总.csv",index=False) pandas中Series和Dataframe数据类型互转 pandas中series和dataframe数据类型互转 利用to_frame

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    《Pandas 1.x Cookbook · 第二版》第02章 DataFrame基础运算

    第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame基础运算 ---- 2.1 从DataFrame中选择多列 使用列名列表提取DataFrame的多列： >>> import pandas as...:, "director_name"]) pandas.core.series.Series'> 预先将列名存储在列表中，可以提高代码的可读性。...NaN 0 使用.filter方法筛选所有列名中包含fb的列： >>> movies.filter(like="fb").head() director_fb actor_3_...Doug Walker regex参数可以用来进行正则匹配，下面的代码提取出了列名中包含数字的列： >>> movies.filter(regex=r"\d").head() actor_3_fb...NaN 12.0 ---- 2.3 按列名进行排列 对列进行排序的原则： 将列分为分类型和连续型； 按照分类型和连续型对列分组； 分类型排在连续型的前面； 下面是个例子。

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