drop_duplicates(subset=[‘name‘, ‘age‘, ‘sex‘],keep=False)) Numpy类: 1、和Ps处理流程相似的,我在导入数据时,经常要做一件事就是‘复制背景图层’,需要对数组进行复制处理,此时要注意复制的过程,推荐numpy.copy()函数: ? 45630 点击加载更多...
1、创建数组,将序列传递给numpy的array()函数即可,从现有的数据创建数组,array(深拷贝),asarray(浅拷贝); 或者使用arange()函数先创建一维数组,然后用reshape函数设置维度 创建未初始化的数组,empty(shape,dtype,order)形状,类型,行列优先,col是列,row是行 2、数组的几个重要属性, ndarray.ndim 秩,即轴的数量或...
drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 参数解析: - subset:列名或列名序列,对某些列来识别重复项,默认情况下使用所有列。 - keep:可选值有first,last,False,默认为first,确定要保留哪些重复项。 first:删除除第一次出现的重复项,即保留第一次出现的重复项。 last:...
首先要确认指标的标准,同一天内同一个人算一次。这里用drop_duplicates排除当天重复购买的数据,得出总消费次数。 计算时间范围,得出月份数为6 上面以及得出了消费次数与月份了,直接运算就可以得出需要的业务指标: 月均消费次数=890、月均消费金额=50668.35、客单价=56.91。 通过以上常用的流程步骤,即可完成简单的数据指...
1. numpy创建数组:array() importnumpy as npimportpandas as pd#创建一维数组res = np.array([1,2,3])print(res)#[1 2 3]#创建二维数组,多维数组以此类推res = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print(res)"""[[1 2 3] [4 5 6]]""" ...
# 数据替换df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})df.replace({1: 100, 2: 200}, inplace=True)print(df)# 处理重复值df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 4], 'B': [5, 6, 6, 8]})df.drop_duplicates(inplace=True)print(df)# 分割和提取df ...
drop_duplicates(keep='first/last'/False) 映射 replace()函数:替换元素 使用replace()函数,对values进行映射操作 replace参数说明: method:对指定的值使用相邻的值填充替换 Series替换操作 单值替换 普通替换 字典替换(推荐) 多值替换 列表替换 字典替换(推荐) ...
consume_times = src.drop_duplicates(subset=['销售时间', '社保卡号']).shape[0] # 求出消费次数:同一个人每天最多消费一次。 days = (src['销售时间'].max()- src['销售时间'].min()).days # 求出天数。 months = days // 30 # 求出月份数:这里使用简单算法,天数除以30就是月份数。 sum_...
Pandas去重函数:drop_duplicates()“去重”通过字面意思不难理解,就是删除重复的数据。在一个数据集中,找出重复的数据删并将其删除,最终只保存一个唯一存在的数据项,这就是数据去重的整个过程。删除重复数据是数据分析中经常会遇到的一个问题。通过数据去重,不仅可以节省内存空间,提高写入性能,还可以提升数据集的精确度...
drop_duplicates和duplication可以保留最后一次出现的副本,而不是第一次出现的副本。 请注意,s.a uint比np快。唯一性(O(N) vs O(NlogN)),它会保留顺序,而不会返回排序结果。独特的。 缺失值被视为普通值,有时可能会导致令人惊讶的结果。 如果你想排除nan,需要显式地这样做。在这个例子中,是s.l opdropna...