python連接mysql數(shù)據(jù)庫 Python的pandas中,drop_duplicates函數(shù)怎么根據(jù)索引來去重?
Python的pandas中,drop_duplicates函數(shù)怎么根據(jù)索引來去重?今天,我想去重復(fù)熊貓的臺(tái)詞。很長(zhǎng)一段時(shí)間后,我找到了相關(guān)的函數(shù)讓我們先看一個(gè)小例子[Python]查看純拷貝來自pa
Python的pandas中,drop_duplicates函數(shù)怎么根據(jù)索引來去重?
今天,我想去重復(fù)熊貓的臺(tái)詞。很長(zhǎng)一段時(shí)間后,我找到了相關(guān)的函數(shù)
讓我們先看一個(gè)小例子
[Python]查看純拷貝
來自pandas import series,dataframe
data=dataframe({“K”:[1,1,2,2] })
打印數(shù)據(jù)
isduplicated=數(shù)據(jù)。重復(fù)()
打印重復(fù)
打印類型(重復(fù))
數(shù)據(jù)=data.drop復(fù)制()
打印數(shù)據(jù)
執(zhí)行結(jié)果是:
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k
0 1
1 1
2 2
3 2
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0 false
1true
2 false
3 true
[Python]查看純拷貝
k
0 1
2
dataframe的duplicated方法返回一個(gè)布爾序列,指示每行是否重復(fù)。
And drop_u2;replications方法,用于返回刪除重復(fù)行的數(shù)據(jù)幀
這兩個(gè)方法將判斷所有列,您還可以指定一些列來判斷重復(fù)項(xiàng)。
例如,您要對(duì)名為K2的列進(jìn)行重復(fù)數(shù)據(jù)消除data.drop重復(fù)([“K2”
Python編程中,如何實(shí)現(xiàn)將Excel文件中多個(gè)工作表合并為一個(gè)工作表?
使用Python panda庫,十行代碼。
建議安裝Anaconda或使用PIP install panda直接安裝panda。
合并工作表數(shù)據(jù),遍歷每個(gè)工作表頁面,并使用concat函數(shù)合并所有工作表數(shù)據(jù)。
重復(fù)數(shù)據(jù)消除,使用drop Duplicate()函數(shù)刪除重復(fù)數(shù)據(jù)。
要寫入合并結(jié)果,請(qǐng)使用uExecl()寫入合并結(jié)果。
希望以上分享能對(duì)您有所幫助。歡迎評(píng)論和留言。
我用pandas做數(shù)據(jù)處理,去重后數(shù)據(jù)怎么引用?
我要介紹的第一個(gè)任務(wù)是添加一些列,然后添加一個(gè)sum列。
首先,我們將Excel數(shù)據(jù)導(dǎo)入panda數(shù)據(jù)框架。
importpandasaspd
importnumpyansp
df=pd.readexcel(“excel組件-數(shù)據(jù).xlsx")
測(cè)向頭()