'two', 'one', 'six'], ...: 'c': np.arange(7)}) ...: # This will show the SettingWithCopyWarning # but the frame values will be set In [383]: dfb['c'][dfb['a'].str.startswith('o')] = 42 然而,这
💡 提示:使用如下命令创建一个脏数据文件,df.fillna(df['年龄'].mean())按照平均年龄做缺失值填充,df.drop_duplicates()删除重复值数据。 评论 In [40]: #使用字典创建一个数据集 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'用户ID':['1000','1001','1002','1003','1004','1004'], '姓名':['...
这里是一个使用MultiIndex和stack的通用解决方案。 总之,它通过添加一个唯一的id来de-duplicates列,然后我们使用该idstack数据。剩下的只是分类/清洁。 (df.set_axis(pd.MultiIndex.from_arrays([df.columns, df.groupby(level=0, axis=1).cumcount() ]), axis=1) .stack(level=1) .sort_index(level=1) ...
read_excel('test1.xlsx', engine='openpyxl')) print(df['area']) df.drop_duplicates(subset=['area'], inplace=True) print(df['area']) df.to_excel('test1.xlsx', index=False) 0 北京 1 南京 2 天津 3 东莞 4 广州 5 深圳 6 深圳 Name: area, dtype: object 0 北京 1 南京 2 天津...
df.columns#任务四:查看“Cabin”这列数据的所有值df['Cabin'].head(3) #第一种方法读取df.Cabin.head(3) #第二种方法读取#任务五:加载数据集“test_1.csv”,对比train.csv,test_1 = pd.read_csv('test_1.csv')test_1.head(3)#删除多余的列...
data['origin'].drop_duplicates(keep='last') # 删除前面出现的重复值,即保留最后一次出现的重复值 输出结果: 4.7 数据格式转换 data['id'].astype('str') # 将id列的类型转换为字符串类型。 常见的数据类型对照 4.8 更改列名称 data.rename(columns={'id':'ID', 'origin':'产地'}) # 将id列改为...
# 检测重复行 print(df.duplicated().sum()) # 删除重复行 df_unique = df.drop_duplicates() # 基于某些列删除重复 df_unique = df.drop_duplicates(subset=['姓名', '城市']) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 数据类型转换 # 查看数据类型 print(df.dtypes) # 转换数据类型 df['年龄'] = df...
Removing duplicate columns in Pandas DataFrame For this purpose, we are going to usepandas.DataFrame.drop_duplicates()method. This method is useful when there are more than 1 occurrence of a single element in a column. It will remove all the occurrences of that element except one. ...
columns=df_chunk.columns) # 分块处理10GB级数据 scaled_data = Parallel(n_jobs=4)( delayed(parallel_scale)(chunk) for chunk in np.array_split(big_data, 8) ) 可解释性标准化 PYTHON # 保留原始分布信息 orders['amount_scaled'] = orders['amount'].pipe( ...
Resize Columns Editing Cells Copy Cells Into Clipboard Main Menu Functions XArray Operations, Describe, Outlier Detection, Custom Filter, Dataframe Functions, Merge & Stack, Summarize Data, Duplicates, Missing Analysis, Correlations, Predictive Power Score, Heat Map, Highlight Dtypes, Highlight Missing...