Python DataFrame使用drop_duplicates()函数去重(保留重复值，取重复值)

1)去重 指定多列去重,这是在dataframe没有独一无二的字段作为PK(主键)时,需要指定多个字段一起作为该行的PK,在这种情况下对整体数据进行去重. Attention:主要用到了drop_duplicates方法,并设置参数subset为多个字段名构成的数组. 具体代码如下: >>>import pandas as pd >>>data={'state':[1,1,2,2,1,2,2],'pop':['a','b','c','d','b','c','d']} &

今天笔者想对pandas中的行进行去重操作,找了好久,才找到相关的函数 先看一个小例子 from pandas import Series, DataFrame data = DataFrame({'k': [1, 1, 2, 2]}) print data IsDuplicated = data.duplicated() print IsDuplicated print type(IsDuplicated) data = data.drop_duplicates() print data 执行

摘要 在进行数据分析时,我们经常需要对DataFrame去重,但有时候也会需要只保留重复值. 这里就简单的介绍一下对于DataFrame去重和取重复值的操作. 创建DataFrame 这里首先创建一个包含一行重复值的DataFrame. 2.DataFrame去重,可以选择是否保留重复值,默认是保留重复值,想要不保留重复值的话直接设置参数keep为False即可. 3.取DataFrame重复值.大多时候我们都是需要将数据去重,但是有时候很我们也需要取重复数据,这个时候我们就可以根据刚刚上面我们

pandas提供了一个灵活高效的groupby功能,它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片.切块.摘要等操作.根据一个或多个键(可以是函数.数组或DataFrame列名)拆分pandas对象.计算分组摘要统计,如计数.平均值.标准差,或用户自定义函数.对DataFrame的列应用各种各样的函数.应用组内转换或其他运算,如规格化.线性回归.排名或选取子集等.计算透视表或交叉表.执行分位数分析以及其他分组分析. groupby分组函数: 返回值:返回重构格式的DataFrame,特别注意,grou

一般情况下,在函数调用时形参从实参那里取得值,因此实参的个数应与形参相同.有时多次调用同一函数时用同样的实参,C++提供简单的处理办法,给形参一个默认值,这样形参就不必一定要从实参取值了.如有一函数声明float area(float r=6.5);指定r的默认值为6.5,如果在调用此函数时,确认r的值为6.5,则可以不必给出实参的值,如area( );  //相当于area(6.5);如果不想使形参取此默认值,则通过实参另行给出.如area(7.5); //形参得到的值为7.5,而不是6.5这

目录 1.合并 1.1 结构合并 1.1.1 concat函数 1.1.2 append函数 1.2 字段合并 2.去重 1.合并 1.1 结构合并 将两个结构相同的数据合并 1.1.1 concat函数 函数配置: concat([dataFrame1, dataFrame2,-], index_ingore=False) 参数说明:index_ingore=False(表示合并的索引不延续),index_ingore=True(表示合并的索引可延续) 实例: import pandas as

问题 你写了一个装饰器作用在某个函数上,但是这个函数的重要的元信息比如名字.文档字符串.注解和参数签名都丢失了. 解决方案 任何时候你定义装饰器的时候,都应该使用 functools 库中的 @wraps 装饰器来注解底层包装函数.例如: import time from functools import wraps def timethis(func): ''' Decorator that reports the execution time. ''' @wraps(func) def wr

这里将更新最新的最全面的read_csv()函数功能以及参数介绍,参考资料来源于官网. pandas库简介 官方网站里详细说明了pandas库的安装以及使用方法,在这里获取最新的pandas库信息,不过官网仅支持英文. pandas是一个Python包,并且它提供快速,灵活和富有表现力的数据结构.这样当我们处理"关系"或"标记"的数据(一维和二维数据结构)时既容易又直观. pandas是我们运用Python进行实际.真实数据分析的基础,同时它是建立在NumPy之上的

文本: 每行在promotion后面包含一些数字,如果这些数字是相同的,则认为是相同的行,对于相同的行,只保留一行. 思路: 根据字典和字符串切割. 建立一个空字典. 读入文本,并对每行切割前半部分,在读入文本的过程中循环在这个字典中查找,如果没找到,则写入该行到字典.否则,则表示该行已经被写入过字典了(即出现重复的行了),不再写入字典,这就实现了对于重复的行只保留一行的目的. 文本如下: /promotion/232 utm_source /promotion/237 LandingPage/

本文实例讲述了Python简单实现查找一个字符串中最长不重复子串的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 刚结束的一个笔试题,很简单,不多说简单贴一下具体的实现: #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''''' __Author__:沂水寒城 功能:找出来一个字符串中最长不重复子串 ''' def find_longest_no_repeat_substr(one_str): ''''' 找出来一个字符串中最长不重复子串 ''' res_list=[] le