DataFrame.drop_duplicates([subset, keep, …]) #Return DataFrame with duplicate rows removed, optionally only DataFrame.duplicated([subset, keep]) #Return boolean Series denoting duplicate rows, optionally only DataFrame.equals(other) #两个数据框是否相同 DataFrame.filter([items, like, regex, axis])...
DataFrame.duplicated([subset, keep]) Return boolean Series denoting duplicate rows, optionally only DataFrame.equals(other) 两个数据框是否相同 DataFrame.filter([items, like, regex, axis]) 过滤特定的子数据框 DataFrame.first(offset) Convenience method for subsetting initial periods of time series data...
(3) df.duplicated(subset=None, keep='first') 返回值: Series。 subset: 列标签或者标签序列,默认为None(表示考虑所有列)。 keep: 可选参数有三个:'first'、'last'、'False', 默认值 'first'。分别对应显示第一条重复项;显示最后一条重复项;显示全部重复项。 (4)df.drop_duplicates(subset='#', keep...
1.去掉缺失值——df.dropna df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) axis= 0 按行检查缺失;1 按列检查缺失。不写默认为0 how= 'any' 有一个缺失值就算缺失;'all' 行或列(根据axis参数)全缺失才算缺失。不写默认为'any' thresh= x,x为一个整数,含义为行或列(...
默认情况下会使用所有列,但可以使用 subset 参数选择一个子集 In [123]: data = {"a": [1, 2, 3, 4], "b": ["x", "x", "y", "y"]} In [124]: frame = pd.DataFrame(data) In [125]: frame.value_counts() Out[125]: a b 1 x 1 2 x 1 3 y 1 4 y 1 dtype: int64 ...
frame['day']=frame.index.day#将行索引的日期拆成一列加入到dataframe中 frame['day'].value_counts() Top~~ 5、一些常用的函数 (1)删除缺失值:dropna(axis=0,subset=['Age','Sex']:意思是将属性Age或者Sex为空的列删除。 (2)数据透视表:df.pivot_table(index= ,value=,aggfunc=):index是按照该属...
subset:用于识别重复的列标签或列标签序列,默认识别所有的列标签。 keep:删除重复项并保留第一次出现的项取值可以为 first、last或 False duplicated()方法用于标记 Pandas对象的数据是否重复,重复则标记为True,不重复则标记为False,所以该方法返回一个由布尔值组成的Series对象,它的行索引保持不变,数...
Attention：主要⽤到了drop_duplicates⽅法，并设置参数subset为多个字段名构成的数组。具体代码如下：>>>import pandas as pd >>>data={'state':[1,1,2,2,1,2,2],'pop':['a','b','c','d','b','c','d']} >>>frame=pd.DataFrame(data)>>>frame pop state 0 a 1 1 b 1 2 c 2 ...
这里的查询数据相当于R语言里的subset功能,可以通过布尔索引有针对的选取原数据的子集、指定行、指定列等。我们先导入一个student数据集: In [56]: student = pd.io.parsers.read_csv('C:\\Users\\admin\\Desktop\\student.csv') 查询数据的前5行或末尾5行: In ...
DataFrame.duplicated([subset, keep])Return boolean Series denoting duplicate rows, optionally only DataFrame.equals(other)两个数据框是否相同 DataFrame.filter([items, like, regex, axis])过滤特定的子数据框 DataFrame.first(offset)Convenience method for subsetting initial periods of time series data based...