AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates' 这个错误表明你尝试在 numpy.ndarray 对象上调用一个不存在的属性或方法 drop_duplicates。 在NumPy 中,ndarray 对象确实没有 drop_duplicates 方法。drop_duplicates 是Pandas 库中 DataFrame 和Series 对象的方法,用于删除重复的行或元素。
考点:drop_duplicates() df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3], 'B': [4, 5, 5, 6]}) df.drop_duplicates() # 删除重复行 df.drop_duplicates(subset=['A'], keep='first') # 只考虑 'A' 列,保留第一条 5️⃣ 数据转换 Q8: 如何修改列名和索引?
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:...
重复值同样会影响数据的准确性。Pandas的duplicated()和drop_duplicates()函数可以帮助我们识别和删除重复值。例如,df.duplicated()会返回一个布尔序列,标记出重复的行,而df.drop_duplicates()则会删除重复的行。 3. 异常值处理 异常值可能会对分析和模型产生不良影响。Pandas和NumPy提供了一些方法来检测和处理异常值。
如果想drop某一层,用df.droplevel() 新建multiIndex, 【drop index duplicated】 AI检测代码解析 >>> %timeit df3.reset_index().drop_duplicates(subset='index', keep='first').set_index('index') 1000 loops, best of 3: 1.54 ms per loop ...
以上代码使用Python中的pandas和numpy库进行数据处理。首先,通过pd.read_excel()函数读取名为’dataClean.xlsx’的Excel文件,并将其保存到一个DataFrame对象中,命名为df。 接下来,使用DataFrame对象的drop_duplicates()方法删除重复项。该方法会在原地修改DataFrame对象,将所有重复行都删除。
检测数据集的记录是否存在重复,Pandas中使用duplicated方法,该方法返回的是数据行每一行的检验结果,即每一行返回一个bool值。使用drop_duplicates方法移除重复值。 AI检测代码解析 重复值检测示例 #程序文件Pex4_26.py import pandas as pd a=pd.read_excel("Pdata4_26_1.xlsx") ...
df= pd.read_csv('./pingan.csv')#删除不需要的这一行df.drop(labels='Unnamed: 0',axis=1,inplace=True)#将时间字符串转给时间格式df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])#将时间变成行索引df.set_index('date',inplace=True)#计算5日均值ma5 = df['close'].rolling(5).mean()#计算30日...
df.drop_duplicates(keep= False) #删除重复行,不保留重复的行 2.7处理数据 df.descripe() #自动对数值列求均值,最大值等 计算 df[‘c1’] + df[‘c2’] df[‘c1’] + 2 + - * / > = != 转置 df = df.T 行列转置 拆分列 df1 = df[‘ca’].str.split(expand=True) #以空格拆分列 ...
~~~python df.drop_duplicates(inplace=True) ~~~ df.drop():删除指定行或列。 ~~~python new_df = df.drop(columns=['C']) ~~~ df.rename():重命名列名或索引名。 ~~~python renamed_df = df.rename(columns={'A': 'new_A'}) ~~~ ...