df = pd.DataFrame(data) # 检查DataFrame的列名 print("DataFrame columns:", df.columns) # 检查是否存在重复列名 duplicate_columns = df.columns[df.columns.duplicated()] print("Duplicate columns:", duplicate_columns) ``` **输出示例:** ``` DataFrame columns: Index(['A', 'B', 'A', 'C'...
df = pd.DataFrame(data) # 检查DataFrame的列名 print("DataFrame columns:", df.columns) # 检查是否存在重复列名 duplicate_columns = df.columns[df.columns.duplicated()] print("Duplicate columns:", duplicate_columns) ``` **输出示例:** ``` DataFrame columns: Index(['A', 'B', 'A', 'C'...
'Charlie','Alice'],'Age':[25,30,35,25]}df=pd.DataFrame(data,index=['A','B','C','A'])# 检查索引是否重复is_duplicate=df.index.duplicated()# 删除重复的行df_cleaned=df[~is_duplicate]# 验证删除重复行后的结果is_duplicate_cleaned=df_cleaned.index.duplicated()print("原始DataFrame:")pri...
4],'B':[5,6,6,7]}df=pd.DataFrame(data)df.index=[0,1,1,3]# 手动设置行索引print("原始 DataFrame:")print(df)# 找到重复的行索引duplicate_index=df.index[df.index.duplicated()].unique()print("\n重复的行索引:")print(duplicate_index)# 删除重复行索引(保留第一个)df_unique=df[~df.in...
在Python 中我们用 drop_duplicate( ) 函数来进行重复值处理,它会将行相同的数据只保留一行。先导入数据: 当我们调用 df.duplicated( ) 方法的时候它会找出重复数据的位置,下面的执行结果可知 index 为 4 和 5 的两行是重复数据,因为这两行在前面出现过了,所以为 True: 我们可以根据某些列来找出重复值的位置...
isin()方法,顾名思义,就是判断pandas对象的每个元素是否存在传入的对象(Series、DataFram、dict以及可迭代对象)中,返回一个布尔值DataFrame In [165]: s = pd.Series(np.arange(5), index=np.arange(5)[::-1], dtype='int64') In [166]: s ...
DataFrame.select_dtypes([include, exclude]) 根据数据类型选取子数据框 DataFrame.values Numpy的展示方式 DataFrame.axes 返回横纵坐标的标签名 DataFrame.ndim 返回数据框的纬度 DataFrame.size 返回数据框元素的个数 DataFrame.shape 返回数据框的形状 DataFrame.memory_usage([index, deep]) ...
python--Pandas中DataFrame基本函数(略全) pandas里的dataframe数据结构常用函数。 构造函数 方法描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])构造数据框 属性和数据 方法描述 Axesindex: row labels;columns: column labels DataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵 ...
duplicate_rows=data.duplicated().sum()# 输出结果 missing_values,data_types,duplicate_rows 3、行程提取 行程提取的核心在于识别每辆车的行程开始和结束的时刻。在出租车数据中,通常使用“载客状态”(OccupancyStatus)字段来表示车辆是否载客。因此,一个行程可以定义为从“空载”(OccupancyStatus=0)转变为“载客...