Python的Pandas库因其强大的数据处理能力而受到广泛欢迎,特别是其GroupBy功能,可以让我们在数据分组的基础上进行各种操作,包括去重和计数。 准备数据 首先,我们需要一个示例DataFrame来展示如何使用GroupBy去重并计数。假设我们有一个包含员工信息的DataFrame,其中包含员工的部门(Department)和姓名(Name)。 import pandas as ...
所见4 :groupby函数的分组结果保存成DataFrame 所见1 中的输出三,明显是 Series ,我们需要将其转化为 DataFrame 格式的数据。 #只对其中一列求均值,并转化为 DataFrame df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False)['income'].mean() df_expenditure_mean = pd.DataFrame(df_expe...
Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理库,而pandas中的groupby()函数是一种用于分组数据的强大工具。它可以根据指定的列或多个列对数据进行分组,并对每个组应用相应的聚合函数。 groupby()函数的基本语法如下: 代码语言:txt 复制 df.groupby(by=grouping_columns)[columns_to_show].function() ...
print("DataFrame after dropping duplicates:\n", df) ``` **方法2:使用`groupby()`方法删除重复列** 另一种方法是使用`groupby()`方法来根据列名进行分组,并保留每组中的第一个列。 ```python # 使用groupby根据列名去重 df = df.T.groupby(level=0).first().T print("DataFrame after dropping duplic...
print("DataFrame after dropping duplicates:\n", df) ``` **方法2:使用`groupby()`方法删除重复列** 另一种方法是使用`groupby()`方法来根据列名进行分组,并保留每组中的第一个列。 ```python # 使用groupby根据列名去重 df = df.T.groupby(level=0).first().T ...
方法一:nunique() df.groupby('param')['group'].nunique() 方法二: # unique() a=df[df.param.notnull()].groupby('group')['param'].unique()a=pd.DataFrame.from_records(a.values.tolist()).stack().value_counts()a
dataset1 = pd.DataFrame(data)#初始化DataFrame 得到数据集dataset1print(dataset1) t_optarr=['letter','number'] sumobj={'label':sum,'label2':sum}##去重 合并求和 并且保留原列表的函数defrechong_sum_hwj(odata,optarr,sumobj): duplicate_row = odata.duplicated(subset=optarr,keep=False) ...
分组统计时需要使用到groupby方法,其原理是通过分割(split)、应用(apply)和组合(combine)得到结果。 Groupby是对数据按照指定列进行分割,返回一个DataFrameGroupBy对象。DataFrameGroupBy对象里面隐藏着若干组数据,但是没有应用累计函数之前不会计算。 importnumpyasnp ...
检测DataFrame列中的重复字符串主要涉及以下几种类型: 完全重复:整行数据完全相同。 部分重复:某一列或多列中的数据部分相同。 应用场景 数据去重:在数据分析前,去除重复数据,确保数据的唯一性和准确性。 数据清洗:识别并处理重复数据,提高数据质量。 数据验证:检查数据是否满足特定条件,如唯一性约束。 示例代码 以下...