首先,我们需要读取csv文件中的数据,然后将数据存储到一个列表中,接着对列表进行去重操作,最后将去重后的数据重新写入到csv文件中。 代码示例 importcsvdefremove_duplicates(input_file,output_file):data=[]withopen(input_file,'r')asfile:reader=csv.reader(file)forrowinreader:ifrownotindata:data.append(row...
file_list):# 合并多个CSV文件merged_df=pd.concat([pd.read_csv(file)forfileinfile_list],ignore_index=True)returnmerged_dfdefremove_duplicate_header(self,df):# 去重表头df=df.drop_duplicates().reset_index(drop=True)returndfdefsave_csv_file(...
index=False)在这个示例中，我们首先使用pd.read_csv函数将文本数据加载到内存中，得到一个 DataFrame 对...
import pandas as pd def remove_duplicates(data_frame): cleaned_data =data_frame.drop_duplicates() return cleaned_data ``` 说明: 此Python脚本能够利用 pandas 从数据集中删除重复行,这是确保数据完整性和改进数据分析的简单而有效的方法。 11.2数据标准化 ``` # Python script for data normalization impor...
# read the datadf = pd.read_csv('sberbank.csv') # shape and data types of the dataprint(df.shape)print(df.dtypes) # select numeric columnsdf_numeric = df.select_dtypes(include=[np.number])numeric_cols = df_numeric.columns.valuesprint(numeric_cols) ...
1. 导入必要的库 在开始数据清洗之前，我们需要导入一些必要的Python库。1import pandas as pd2import numpy as np 2. 读取数据 使用Pandas库读取数据，这是数据清洗的第一步。1defload_data(file_path):2return pd.read_csv(file_path)34# 使用示例5data = load_data('data.csv')3. 查看数据结构 查看...
inplace:是否在原数据集上操作。...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知,参数keep=False,是把原数据copy一份,在copy数据框中删除全部重复数据,并返回新数据框,不影响原始数据...
4. Numpy Array: Remove Duplicates from Large Numerical Arrays Numpy‘sunique()function returns the unique elements of an array while preserving the order. This efficiently removes duplicates while maintaining the original order. It is ideal for numerical lists or large arrays and offers high performa...
读取csv文件需要使用pandas的pd.read_csv()方法,具体的参数有: index_col:设置行索引为哪一列,可以使用序号或者列名称; sep:csv文件中的分隔符,默认常见的用法都可以自动识别,不需要设置; header:设置表头,参数为None就是没有表头,设置为n就是把第n行读取为表头; ...
读取CSV文件: importpandasaspd# 读取CSV文件df=pd.read_csv('input.csv')# 打印数据框的内容print(df) 代码理解:上述代码使用pd.read_csv()函数来读取名为input.csv的CSV文件,并将其转换为pandas的数据框(DataFrame)对象。然后,我们通过打印数据框的内容来验证读取的结果。