问Pandas:删除重复的值，但在另一列中保留多少值ENimport pandas as pd #生成数据 data1,data2,...
而另一个常见的应用情况是某些特定栏位，只要一样的话就删除或仅保留一笔。举例来说，各个国家相同的影片类型资料保留一笔就好，也就是影片类型(type)与国家(country)两个栏位的资料，相同的话仅保留一笔，就可以使用以下的Pandas方法(Method )：drop_duplicates([column_name,...])：指定的栏位资料重复就删除。
# Quick examples of getting unique values in columns# Example 1: Find unique values of a columnprint(df['Courses'].unique())print(df.Courses.unique())# Example 2: Convert to listprint(df.Courses.unique().tolist())# Example 3: Unique values with drop_duplicatesdf.Courses.drop_duplicates(...
移除重复数据,使用drop_duplicates方法,该方法默认判断全部列,不过我们也可以根据指定列进行去重. 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data = pd.DataFrame({'k1':['one']*3 + ['two'] * 4,'k2':[1,1,2,3,3,4,4]}) data.drop_duplicates() #输出 <bound method DataFrame.drop_...
pd.get_dummies(data[variable], prefix=variable,dtype='float') 二、对空值NA的处理 用0填充空值: data[column_name].fillna(0, inplace=True,, downcast='infer') # downcast='infer'表示在填充完数据以后,推测出一下这一列的数据类型,并把这一列的数据类型改成最小的够用的数据类型。 # 例如,从float...
# Drop duplicate rows (but only keep the first row)df = df.drop_duplicates(keep='first') #keep='first' / keep='last' / keep=False# Note: inplace=True modifies the DataFrame rather than creating a new onedf.drop_duplicates(keep='first', inplace=True)处理离群值 异常值是可以显著影响...
本文将从Python生态、Pandas历史背景、Pandas核心语法、Pandas学习资源四个方面去聊一聊Pandas,期望能给答主一点启发。 一、Python生态里的Pandas 五月份TIOBE编程语言排行榜,Python追上Java又回到第二的位置。Python如此受欢迎一方面得益于它崇尚简洁的编程哲学,另一方面是因为强大的第三方库生态。 要说杀手级的库,很难...
1.2 drop.duplicates()移除重复 ★★★ inplace参数:是否替换原值,默认False(也就是不改变原来数据的值) 这里特别容易出错,有 两种方式 可以改变原来的数据,一种是通过inplace参数,还有一种是重新赋值(这里容易搞混) s.drop_duplicates(inplace = True)print(...
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 opdrop...
一:pandas简介 Pandas 是一个开源的第三方 Python 库,从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来,享有数据分析“三剑客之一”的盛名(NumPy、Matplotlib、Pandas)。Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具,它的目标是成为强大、