duplicated()和drop_duplicates()方法默认判断全部列,如果不想这样,传入列的集合作为参数可以指定按列判断,例如: In [64]: data.duplicated() Out[64]: 0 False 1 False 2 False 3 False 4 False 5 False 6 True dtype: bool In [65]: data.duplicated(['k1']) Out[65]: 0 False 1 False 2 True...
在Excel中可以通过点击数据—>删除重复值按钮并选择需要去重的列即可,例如对示例数据按照创建时间列进行去重,可以发现去掉了196 个重复值,保留了 629 个唯一值。 Pandas 在pandas中可以使用drop_duplicates来对数据进行去重,并且可以指定列以及保留顺序,例如对示例数据按照创建时间列进行去重df.drop_duplicates(['创建时间...
# STEP 震级震源深度散点图 c6_df = data[["level", "depth"]].copy() c6_df.drop_duplicates(inplace=True) c6_df = c6_df.values.tolist() c6_df.sort(key=lambda x: x[0]) x_data = [d[0] for d in c6_df] y_data = [d[1] for d in c6_df] c6 = ( Scatter(init_opts=op...
df = df.dropDuplicates() df.select('A_field').distinct().count() # 行数 a.count() len(ORD_pro.collect()) #运行速度会更快 # 查看列名 a.columns # 查看字段类型 a.dtypes # 查看数据结构 a.printSchema() # 小数转换成字符串 PriceBook_STBT = ST.select( ST["BT"].cast("int").cast...
dataset['column'].drop_duplicates()#删除重复值dataset['column'].replace('bj','test')#替换 通过seaborn包,这是一个简化了matlib操作的包,能简单的帮你生成漂亮的统计图 代码如下: defkaggle_party(dataset):print(dataset['平均价格(每平方)'].describe()) ...
df1 = df.drop_duplicates(subset=['影视剧名称']) df1 = df1.sort_values('热度',ascending=False) df1[['类型','年份','剧情类型','演员','其他']] = df1['影视剧标签'].str.split(' / ',expand=True) df1.head(10) 3. Pyecharts数据可视化 ...
for date in df_prd.date.drop_duplicates(): data = df_prd.loc[df_prd.date ==date] print(data) codes = data['code'].tolist() proba = data['logret'] end_date = datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d').date() print('---') #获取过去37个月的收盘价 close_df = df_price.loc[date...
[v],2)returndt_# 客户 - 将排名第 r 位之后的客户统计为 "其他客户",并对其求和else:dt_.iloc[r:]="其他客户",np.sum(dt_.iloc[r:,1])dt_.drop_duplicates(subset=[t],keep='first',inplace=True)dt_=dt_.sort_values(by=v,ascending=False)ifv=="总重量":dt_[v]=np.round(dt_[v],...
drop_duplicates() col = list(set(stocks_df.select_dtypes(include=['float64','int']).columns)) #col_type = stocks_df.dtypes for i in col: na_per = stocks_df[i].isnull().sum()/len(stocks_df[i]) if na_per < 0.3: # 缺失值小于30% med = np.median(stocks_df[i].dropna())...
drop_duplicates(inplace=True) # 删除列重复的值 df.drop_duplicates(subset=['列名','列名']) 对地理位置进行处理 代码语言:javascript 复制 location_list = [] for location in df['location']: location = location.split(' ')[0] location_list.append(location) df['location'] = location_list 对...