用Pandas库中的..如题,以下是相关部分代码。用下面的代码得到的结果是带有重复行的,这意味着drop_duplicates()没有起作用。程序执行完成后,我再单独执行去重的语句,结果又是正确的。不知道问题出在哪里。求大神
是否有东西使 drop_duplicates 功能无效? 我的代码如下: import datetime import xlrd import pandas as pd #identify excel file paths filepath = r"excel filepath" filepath2 = r"excel filepath2" #read relevant columns from the excel files df1 = pd.read_excel(filepath, sheetname="Sheet1", par...
df = db.drop_duplicates() 我的数据库很大,包含字符串、浮点数、日期、NaN、布尔值、整数……感谢您的帮助。 原文由SLack A发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 正如错误消息所暗示的那样,drop_duplicates 不适用于数据框中的列表。但是,您可以在转换为 str 的数据帧上删除重复项,然后使用结果中的索引从原...
import pandas as pd df = pd.DataFrame(pd.read_excel('test1.xlsx', engine='openpyxl')) print(df['area']) df.drop_duplicates(subset=['area'], inplace=True) print(df['area']) df.to_excel('test1.xlsx', index=False) 0 北京 1 南京 2 天津 3 东莞 4 广州 5 深圳 6 深圳 Name: ...
平时我们的操作中可能只是简单地将重复的行删除掉,不需要标记再筛选,太麻烦。那就使用drop_duplicates。 这样门店重复的就直接删除了。 跟duplicated一样,将列名放进括号里面可以作为判断重复的依据; 如果要保留后一个重复值,需要加参数keep='last'。 而如果想直接将原数据修改,需要加参数inplace=True。发布...
python DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 示例 创建一个包含重复数据的DataFrame: python import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'category': ['beverage', 'beverage', 'food', 'beverage', 'food', 'book', 'beverage'], 'item': ['mil...
我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。Pandas 是 Python 中...
非唯一索引的问题可能会导致数据访问和处理时的困惑和错误。在处理非唯一索引的情况下,可以使用pandas中的一些函数和方法来解决,例如.groupby()、.duplicated()、.drop_duplicates()等。 应用场景: 数据清洗:在数据清洗过程中,可能会遇到需要删除重复行或列的情况,这时可以使用.drop函数结合非唯一索引来实现。
pandas库中使用unique()、drop_duplicates()函数; cut列类别: ##使用dfply库中函数 ##diamonds >> select(X.cut) >> distinct() ##使用pandas库中函数 diamonds['cut'].unique() ##或者 diamonds['cut'].drop_duplicates() 1. 2. 3. 4.
这里需要注意的是,Pandas 库的 merge() 支持各种内外连接,与其相似的还有 join() 函数(默认为左连接)。 1. inner merge() 的 inner 的类型称为内连接,它在拼接的过程中会取两张表的键(key)的交集进行拼接。 下面以图解的方式来一步一步拆解。