Pandas统计重复的列里面的值方法

关于怎么获得,我想其实网上有很多答案. list.index( )获得值的索引值,但是如果list中含有的值一样,例如含有两个11,22,这样每次获得的都是第一个值的位置. 那么怎么去解决这个问题呢? 下面的程序对这个问题做了一定的解答 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : SundayCoder-俊勇 # @File : listlearn.py # 怎么获得list中的相同值的索引值 # 请看下列程序 s = [1

可能很少有人遇到这个问题,网上也没找到,这里记录一下,希望也可以帮到其他人. 问题描述:假设有一个字典data,其键不定,可能随时添加键(这不是关键),某一个键下面对应的值为一个长度为10的list,初始化为0,然后我想修改某些键下面的列表中的某一个值,比如data有一个键'k',对应的值为[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],现在我想把键'k'对应的列表的第三个数改成3,即[0,0,3,0,0,0,0,0,0,0],可是意外的事情发生了,如果data还有一个键'k1',假设其值为[0,0

本文实例讲述了Python去除列表中重复元素的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 比较容易记忆的是用内置的set l1 = ['b','c','d','b','c','a','a'] l2 = list(set(l1)) print l2 还有一种据说速度更快的,没测试过两者的速度差别 l1 = ['b','c','d','b','c','a','a'] l2 = {}.fromkeys(l1).keys() print l2 这两种都有个缺点,祛除重复元素后排序变了: ['a', 'c',

如下所示: a = [99,1,2,1,3,4] # 集合存储重复数据 b=set() for i in a: if a.count(i)>1: b.update([i]) dict ={} # 遍历重复数据 for j in b: list = [] for A in range(len(a)): if j == a[A]: list.append(A) dict[j] = list print(dict) 以上这篇python 列表输出重复值以及对应的角标方法就是小编分享给大家的全部内容了,

pandas 代码如下: import pandas as pd import numpy as np salaries = pd.DataFrame({ 'name': ['BOSS', 'Lilei', 'Lilei', 'Han', 'BOSS', 'BOSS', 'Han', 'BOSS'], 'Year': [2016, 2016, 2016, 2016, 2017, 2017, 2017, 2017], 'Salary': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], 'Bon

本文主要介绍了pandas统计重复值次数的方法实现,分享给大家,具体如下: from pandas import DataFrame df = DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a','a'], 'key2':['one','two','one','two','one','one'], 'data1':[1,2,3,2,1,1], # 'data2':np.random.randn(5) }) # 打印数据框 print(df) # data1 key1 k

目录 一.实战场景 二.主要知识点 三.菜鸟实战 1.创建 python 文件 2.运行结果 补充:Pandas检查是否有空值.处理空值 总结 一.实战场景 实战场景:Pandas 如何统计某个数据列的空值个数 二.主要知识点 文件读写 基础语法 Pandas numpy 三.菜鸟实战 马上安排! 1.创建 python 文件 """ 对如下DF,设置两个单元格的值 ·使用iloc 设置(3,B)的值是nan ·使用loc设置(8,D)的值是nan ""&

摘要:本文主要是讲解怎么样替换某一列的一个值. 应用场景: 假如我们有以下的数据集: 我们想把里面不是pre的字符串全部换成Nonpre,我们要怎么做呢? 做法很简单. df['col2']=df['col1'] df.loc[df['col1'] !=' pre','col2']=Nonpre 以上这篇python pandas 如何替换某列的一个值就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

今天小编就为大家分享一篇使用pandas把某一列的字符值转换为数字的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助.一起跟随小编过来看看吧 使用map的方法就可以实现把某一列的字符类型的值转换为数字. class_mapping = {'A':0, 'B':1} data[class] = data[class].map(class_mapping) 首先定义一个字典,然后使用map方法就可以把某一列的字符类型的值转换为数字. 以上就是对使用pandas把某一列的字符值转换为数字的认识. 这篇使用

如下所示: import pandas as pd content = ['T', 'F'] * 10 data = pd.DataFrame(content, columns=['Y']) print(data) Y 0 T 1 F 2 T 3 F 4 T 5 F 6 T 7 F 8 T 9 F 10 T 11 F 12 T 13 F 14 T 15 F 16 T 17 F 18 T 19 F data.loc[data['Y'] == 'T'] = 1 data.loc[data['Y']

查看某一列中有多少中取值: 数据集名.drop_duplicates(['列名']) #实际为删除重复项,删除后对原数据集不修改 输入:data.drop_duplicates(['name']) 输出:  1   zhangsan 2    lisi 3    wangwu 以上这篇python查看列的唯一值方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

表结构: 数据: 需求: 按照company_id不同分组,然后分别求出相同company_id相邻记录touch_time的差值 SQL: select r1.company_id, r1.touch_time, r2.touch_time, r1.touch_time - r2.touch_time from (select (@rownum := @rownum + 1) as rownum, info.company_id, info.touch_time from sys_touch_