如果在数据导入之后,还想删除某些行和列,可以用.drop()方法。 先创建一个列表list,把不需要的列名放进去,再调用.drop()方法,参数axis为1时代表列,为0时代表行,参数inplace=True表示不创建新的对象,直接对原始对象进行修改。这里我们删除前两列。 AI检测代码解析 to_drop = [ 1. 02 重新命名列 当原始数据...
import pandas as pddata = [1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6]df = pd.DataFrame(data, columns=['value'])unique_data = df['value'].drop_duplicates().tolist()print(unique_data)4、使用numpy库进行去重和唯一值提取：numpy是另一个常用的数据处理库，它提供了高效的数组操作功能。可以使用numpy的uniq...
import pandas as pd path =r'E:\Desktop\科学计算\Pandas课件\pandas教程\课件015-016\删除.xlsx' data = pd.read_excel(path,index_col='序号') print(data.drop(2)) # 删除单行,直接写行标签 print('==='*20) print(data.drop(labels=[1,3])) # 删除多行,使用labels,标签写成列表 1. 2. 3...
value:用于填充的数值, method:表示填充方式,默认值为None,‘ffill’前填充,‘bfill’后填充 limit:可以连续填充的最大数量,默认None. 1.2 重复值的处理 当数据中出现了重复值,在大多数情况下需要进行删除。 1.2.1 使用duplicated()和drop_duplicates()方法 duplicated()方法用于标记是否...
names:设置列名称,参数为list; usecols:仅读取文件内某几列。 Quote / 参考 具体用法可以参考李庆辉所著《深入浅出Pandas——利用Python进行数据处理与分析》3.2章 读取CSV(PDF P89)。 数据表合并 首先遇到的第一个需求就是,所有样本点的列变量存储在不同的数据表中,比如,样本点的指标分为上覆水的指标与沉积物...
数据分析师去咨询# 如何从列表、数组、字典创建Series import numpy as np mylist = list('qwe') ...
['dropnulls','regex']]functions = { 'dropnulls': lambda x: df[x].dropna(), 'regex': lambda x: df[df[x].str.contains(r'^\d+$', na=True)]}for index, internal_list in enumerate(lst1): for col in internal_list: operation = lst2[0][index] function = functions[operation] ...
values = list(range(1, 13)) y = pd.Series(values,index=range(1, 13)) relevance_table_clf = calculate_relevance_table(X_extracted, y) relevance_table_clf.sort_values("p_value",inplace=True) relevance_table_clf.head(10) top_features= relevance_table_clf["feature"].head(10)x_features...
# 删除标点符号result=result[result['nature']!='x']# x表示标点符号# 删除停用词stop_path=open(path+"/stoplist.txt",'r',encoding='UTF-8')stop=stop_path.readlines()stop=[x.replace('\n','')forxinstop]word=list(set(word)-set(stop))result=result[result['word'].isin(word)]result.head...
@udtfclassMyUDTF:@staticmethoddefanalyze(text: AnalyzeArgument)-> AnalyzeResult:schema = StructType()forindex, wordinenumerate(sorted(list(set(text.value.split(" "))): schema = schema.add(f"word_{index}", IntegerType())returnAnalyzeResult(schema=schema)defeval(self, text: str):counts = {...