python 使用pandas 去除csv重复项 用pandas库的.drop_duplicates函数 代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 1importshutil2importpandasaspd345frame=pd.read_csv('E:/bdbk.csv',engine='python')6data=frame.drop_duplicates(subset=['名称'],keep='first',inplace=False)7data.to_csv('E:/baike.cs...
read_csv(file, ';') # 提取日期 csv_data["Time"] = csv_data["Time"].map(lambda Time: Time[0:10]) date = csv_data["Time"].drop_duplicates() # 提取IP ip_list = csv_data.columns.values[1:] # 生成新列表 result_data = [] for day in list(date): ip_data = [] for ip in...
pandas库提供了多种方法来进行数据清洗：# 处理缺失值dataframe.dropna(inplace=True) # 删除缺失值dataframe.fillna(, inplace=True) # 用0填充缺失值# 处理重复值dataframe.drop_duplicates(inplace=True) # 删除重复值数据转换数据转换包括数据格式转换和数据类型转换。例如，使用astype()函数可以将数据类型转...
# Finding duplicates in census_Bcensus_B_duplicates = census_B[census_B.index.isin(duplicate_rows)]# Finding new rows in census_Bcensus_B_new = census_B[~census_B.index.isin(duplicate_rows)]# Link the DataFrames!full...
reset_index(drop=True,inplace=True) df.head() 输出结果: # 对排序后的数据进行去重 df.drop_duplicates(subset='书名', keep='first',inplace=True) df.reset_index(drop=True,inplace=True) # 查看是否还有重复的数据 df['书名'].value_counts() 输出结果: 分布式系统原理与范型 1 蝴蝶飞不过沧海 ...
# Finding duplicates in census_B census_B_duplicates = census_B[census_B.index.isin(duplicate_rows)] # Finding new rows in census_B census_B_new = census_B[~census_B.index.isin(duplicate_rows)] # Link the DataFrames! full_census = census_A.append(census_B_new)至此,我们结束对数据清...
1pd.drop_duplicates(df.duplicated()) 3、将编号改为字符类型 1df["商品编号"] = df["商品编号"].astype("str") 4、填充缺失值 1df["机身内存"].fillna("未知", inplace = True) 5、将清洗后的数据整合并保存至“京东手机_清洗后.csv”文件 ...
df.isnull().sum()#查看缺失值df['cleaned_text'].duplicated().sum()#查看重复值df.drop_duplicates("cleaned_text", inplace = True)#去重df['cleaned_text'].str.isspace().sum()#检查只是空格的数据df = df[df["cyberbullying_type"]!="other_cyberbullying"] ...
这段代码将提取标签中的文本和链接,保存到CSV文件中。 3. 数据去重 去重是数据清洗的重要步骤,可以利用pandas轻松完成。 # 读取CSV文件df=pd.read_csv('data.csv')# 去重操作df=df.drop_duplicates() 1. 2. 3. 4. 5. drop_duplicates()函数用于移除重复的行。 4. 数据...
# CSV文件 df.to_csv('data.csv', index=False) df = pd.read_csv('data.csv') # JSON df.to_json('data.json', orient='records') df = pd.read_json('data.json') # SQL数据库 from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('sqlite:///data.db') df.to_sql('table_name...