pandas取出重复数据的方法

数据准备 假设我们目前有两个数据表: ① 一个数据表是关于三个人他们的id以及其他的几列属性信息 import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame(np.random.randint(low=1,high=20,size=(3,4))) data['id'] = range(1,4) # 输出:其中,最左边的0 1 2 为其索引 ② 另外一个数据表是3个用户的app操作日志信息,一个人会有多条app操作记录 sample = p

方法 DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数 这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据,去除特定列下面的重复行.返回DataFrame格式的数据. subset : column label or sequence of labels, optional 用来指定特定的列,默认所有列 keep : {'first', 'last', False}, default '

1. 建立一个DataFrame C=pd.DataFrame({'a':['dog']*3+['fish']*3+['dog'],'b':[10,10,12,12,14,14,10]}) 2. 判断是否有重复项 用duplicated( )函数判断 C.duplicated() 3.  有重复项,则可以用drop_duplicates()移除重复项 C.drop_duplicates() 4. Duplicated( )和drop_duplicates( )方法是以默认的方式判断全部的列(上面

Pandas提供了duplicated.Index.duplicated.drop_duplicates函数来标记及删除重复记录 duplicated函数用于标记Series中的值.DataFrame中的记录行是否是重复,重复为True,不重复为False pandas.DataFrame.duplicated(self, subset=None, keep='first') pandas.Series.duplicated(self, keep='first') 其中参数解释如下: subse

drop_duplicates为我们提供了数据去重的方法,那怎么得到哪些数据有重复呢? 实现步骤: 1.采用drop_duplicates对数据去两次重,一次将重复数据全部去除(keep=False)记为data1,另一次将重复数据保留一个(keep='first)记为data2; 2.求data1和data2的差集即可:data2.append(data1).drop_duplicates(keep=False) 以上这篇pandas取出重复数据的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大

本文实例讲述了Angularjs的ng-repeat中去除重复数据的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.JS: ngApp.filter('unique', function () { return function (collection, keyname) { var output = [], keys = []; angular.forEach(collection, function (item) { var key = item[keyname]; if (keys.index

本文实例讲述了Java实现数组去除重复数据的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 前一段时间被面试问到:如果一个数组中有重复元素,用什么方法可以去重?一时间会想到用一种方法,但是后来查阅资料后发现,有好多方法可以实现,现在就总结一下,比较简单的几种. 一.用List集合实现 int[] str = {5, 6, 6, 6, 8, 8, 7,4}; List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); for (int i=0; i<s

本文实例讲述了PHP查询并删除数据库多列重复数据的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: <?php $con = mysql_connect("localhost","root",""); if (!$con) { die('Could not connect: ' . mysql_error()); } $db_selected = mysql_select_db("test_db", $con); if (!$db

本文实例讲述了删除MySQL重复数据的方法.分享给大家供大家参考.具体方法如下: 项目背景 在最近做的一个linux性能采集项目中,发现线程的程序入库很慢,再仔细定位,发现数据库里面很多冗余数据.因为在采集中,对于同一台设备,同一个时间点应该只有一个数据,然而,数据库中存入了多个数据.对于如何造成了这个结果,一时没有想清楚,但为了解决入库慢的问题,首先要删除冗余数据. 问题描述 数据库的表结构很简单,如下: 复制代码 代码如下: +----------------+--------------+

本文实例讲述了MSSql简单查询出数据表中所有重复数据的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里直接给出下面的例子: SELECT * FROM SYS_LogContent slc WHERE slc.LogInfo_ID IN ( SELECT slc2.LogInfo_ID FROM SYS_LogContent slc2 GROUP BY slc2.LogInfo_ID HAVING COUNT(*)>1 ) 简单说明: 关键代码在于上面的括号中.要想查询出所有重复的数据,可以按照某

本文实例讲述了Yii+MYSQL锁表防止并发情况下重复数据的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: lock table 读锁定 如果一个线程获得在一个表上的read锁,那么该线程和所有其他线程只能从表中读数据,不能进行任何写操作. lock tables user read;//读锁定表 unlock tables;//解锁 lock tables user read local;//本地读锁定表,其他线程的insert未被阻塞,update操作被阻塞 lock table 写锁定 如果一个线

本文实例讲述了Java替换int数组中重复数据的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: package test; import java.util.HashSet; public class TestList { /** * 根据传递过来的参数过滤掉重复数据 * @param number:需要过滤掉的数据 * @return:筛选好的新数组 */ public static int[] Filter(int[] number){ HashSet<Integer> hs=new HashSe

在java中常常会遇到这样一个问题,在实际应用中,总会碰到对List排序并过滤重复的问题,如果List中放的只是简单的String类型过滤so easy,但是实际应用中并不会这么easy,往往List中放的是一个类,类中有多个属性,要过滤重复数据,而且这个重复数据要按自己指定的属性过滤,但是要想按照其它属性排序顺序过滤,所以要先排序一下,然后按照某个属性过滤. 实体类如下所示,大家只要创建下面的实体类,无需继承父类,大家不会注解式风格的话,请自行加上getter/setter方法. 首先看看gr

如下所示: from pandas_datareader import data, wb from datetime import datetime import matplotlib.pyplot as plt end = datetime.now() start = datetime(end.year - 1, end.month, end.day) alibaba = data.DataReader('BABA', 'yahoo', start, end) alibaba['Adj Clo