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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:

[Python]查看純拷貝

k

0 1

1 1

2 2

3 2

[Python]查看純拷貝

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()