1.在dataframe上调用drop、dropna、drop_duplicates函数 2.通过切片找到相应的行或列,然后使用del命令删除 1、del del只能删除列,并且一次只能删一列,并且del只能删除[]运算符切片的列 import pandas as pd scores = [23, 88, 12], [99, 88, 100], [44, 77, 68] df = pd.DataFrame(scores, index=['...
#去重 .duplicateds= pd.Series([1,1,1,1,2,2,2,3,4,5,5,5,5])print(s.duplicated())print(s[s.duplicated() ==False])print('---')#判断是否重复#通过布尔判断,得到不重复的值s_re=s.drop_duplicates()print(s_re)print('---')#drop.duplicates移除重复#inplace参数:是否替换原值,默认Fals...
根据行id删除行:df.drop([0, 5]) 删除重复行:df.drop_duplicates([0, 5]),其中选择的是列名,即df.columns中内容 group by操作 功能:按照某行/列数据进行汇总。 主要参数包括:by,选择行index或列index;axis,0 按行汇总(默认),1 按列汇总;as_index,是否将by操作的行/列作为新DF的index。 执行apply 后...
–fillna():填充缺失值; –drop_duplicates():删除重复值; –replace():替换特定值。 4. 数据转换: –apply():对数据进行自定义函数的转换; –map():对Series类型的数据进行值映射; –applymap():对DataFrame类型的数据进行元素级别的函数转换; –astype():更改数据类型。 5. 数据分析: –describe():描述...
标量序列:对于 Series x 返回 Series,对于所有其他输入返回 Categorical。其中存储的值是序列中的类型。 False:返回整数的 ndarray。 bins:numpy.ndarray 或 IntervalIndex。计算或指定的箱。仅当 retbins=True 时返回。对于标量或序列箱,这是一个包含计算的箱的 ndarray。如果设置 duplicates=drop,则箱将删除非唯一箱...
newdata.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first') 从结果上我们可以看到,第0行和第1行由于A列B列相同,而且选择保留第一次出现的行,所以第1行被去掉。 第2行和第5行的A列B列相同,保留第一次出现的行,所以第5行被去掉。 六、分组(groupby) ...
import pandas as pd for keep_val in ['first','last']: print(f"{keep_val = }") series = pd.Series([1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 5]) # Identify duplicates (erroneously finds 5 twice) mask = series.duplicated(keep=keep_val) print(series[mask]) data = pd.Series(['1', '2...
dropDuplicates/drop_duplicates:删除重复行 二者为同名函数,与pandas中的drop_duplicates函数功能完全一致 fillna:空值填充 与pandas中fillna功能一致,根据特定规则对空值进行填充,也可接收字典参数对各列指定不同填充 fill:广义填充 drop:删除指定列 最后,再介绍DataFrame的几个通用的常规方法: ...
比如,使用pd.dropna()方法可以删除包含空值的行或列;pd.drop_duplicates()方法可以删除重复值;pd.fillna()方法可以填充空值等。另外,pandas还提供了一些强大的函数和方法,如pd.cut()方法可以将连续数据分组为离散数据;pd.get_dummies()方法可以将分类变量转换为哑变量等。 四、数据分析与统计 pandas提供了丰富的...
Pandas 提供了两种主要的数据结构:Series 和 DataFrame。..., 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}df = pd.DataFrame...# 删除重复的行df.drop_duplicates(inplace=True)2.4 数据筛选问题描述在分析数据时,经常需要根据某些条件筛选数据。