#将age的6、158替换成缺失 data_noDup['Age'].replace([158,6],np.nan) #将package的-9替换成0 data_noDup['Package'].replace(-9,0)
closes Calling drop_duplicates method for empty pandas dataframe throws error #20516 tests added / passed passes git diff upstream/master -u -- "*.py" | flake8 --diff whatsnew entry
>>>dup=data.duplicated() #检查重复值 >>>dup 0 False 1 True 2 False 3 False 4 True 5 False 6 True dtype: bool >>>data.drop_duplicates() #返回新数组,删除重复行 k1 k2 0 one 1 2 one 2 3 two 3 5 two 4 >>>data.drop_duplicates(['k1']) #删除k1列的重复数据 k1 k2 0 one ...
data_dropdup = data.drop_duplicates() # 对指定字段进行去重操作 data_dropdup = data.drop_duplicates(['C', 'F']) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 8. dataframe 的属性 8.1 数据框的索引重排列 适用于数据框筛选、合并等导致索引不连续的情况 data = data.reset_index(drop=True) 1. 8.2 ...
pandas import read_csv; df = read_csv('D://PA//4.3//data.csv') newDF = df.drop_...
如下： 如分别创建两个DF，其结果如下： val df = sc.parallelize(Array( ("one", "A", 1...
# dropDuplicates: 根据指定列删除相同的行 df_dropDup = df_sales.dropDuplicates(['product', 'country']) df_dropDup.show() +---+---+---+---+ | date|product|country|revenue| +---+---+---+---+ |01/01/2015| S6| China| 9000| |01/02/2015| iPhone|...
return dup_lst 我不知道如何处理第三种情况,我是新来的pandas数据帧任何帮助将不胜感激。 也许这就是你要找的? import numpy as np import pandas as pd def colwise_dups(df, cols): return df[ np.array( [ (row.drop(index=cols).values == df.drop(columns=cols).values).all( ...
df.drop_duplicates( keep = first, # {first:保留第一个,last:保留最后一个} subset = [], # 默认所有列 inplace = False # 是否在原数据上修改,默认为False ) 1 2 3 4 5参考:Python常用的几种去重方式 参考:Python统计列表中的重复项出现的次数的方法 参考:pandas统计重复值次数...
Pandas DataFrame丢弃连续重复数据https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.shift....