data.drop_duplicates(subset = ‘columns1')

时间: 2024-05-27 15:08:51 浏览: 132
data.drop_duplicates(subset='columns1')是一个Python Pandas库中的函数,它用于删除DataFrame对象中的重复行。参数subset指定要检查重复值的列名或列名列表。在执行此函数时,将保留第一个与重复值匹配的行,并删除其余的重复行。这个函数可以帮助我们清理数据集中的重复数据,以便更好地进行分析和建模。
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tokens = [token for token in tokens if ((token not in stopwords) and len(token) > 1)] return tokens #当地址是根路径时,就调用下面的函数 @app.route('/') def index(): df = pd.read_csv("./球鞋.csv", encoding='gbk', header=None) # 数据清洗 df.columns = ["评论内容", 'user'] df.drop_duplicates(subset="评论内容", inplace=True) df.dropna(inplace=True) # 创建一个空的语料库列表 corpus = [] for text in df['评论内容'].values: # 预处理函数 preprocess_text() 的实现未知 tokens = preprocess_text(text) corpus.append(tokens) # 绘制词云图 dict_ = pd.DataFrame(_flatten(corpus)).value_counts().to_dict() dict_ = {i[0]: dict_[i] for i in dict_} data=[{"name":i,"value":dict_[i]} for i in dict_] print(data) return render_template("index.html",data=data) #启动web服务器 if __name__ == '__main__': app.run()

这段代码是一个使用 Flask 框架搭建的 web 服务器,读取了一个名为 "球鞋.csv" 的文件,进行数据清洗并生成词云图展示在网页上。具体步骤如下: 1. 使用 pandas 库读取 csv 文件,并给列名命名为 "评论内容" 和 "user"。 2. 对 "评论内容" 列进行去重和去空值操作。 3. 定义了一个预处理函数 preprocess_text(),用于对每个评论内容进行分词、去停用词等操作,返回一个 token 列表。 4. 遍历 "评论内容" 列,对每个评论内容调用 preprocess_text() 函数,将处理后的 token 列表添加到 corpus 列表中。 5. 对 corpus 列表进行扁平化处理,并使用 pandas 库的 value_counts() 函数统计每个词出现的次数,返回一个词频字典。 6. 将词频字典转换成一个格式为 [{"name":i,"value":dict_[i]}] 的列表,用于在网页上展示词云图。 7. 在网页上渲染 index.html 模板,并将词云图数据传递给模板。 8. 启动 web 服务器,监听客户端请求。

在收视行为信息数据中存在跨夜的记录数据,如开始观看时间与结束观看时间为05-12 23:45与05-13 00:31。这样的数据的记录需要分为两条记录,便于后面用户画像的构建。# 空值和重复值处理 media_data = media_data.dropna(subset=['owner_code']) media_data = media_data.drop_duplicates() # 时间格式转换 media_data['origin_time'] = pd.to_datetime(media_data['origin_time']) media_data['end_time'] = pd.to_datetime(media_data['end_time']) # 将 owner_code 列转换为字符串类型 media_data['owner_code'] = media_data['owner_code'].astype(str) # 将 owner_name 不包含 EA级、EB级、EC级、ED级、EE级 的数据保留 media_data = media_data[~media_data['owner_name'].isin(['EA级', 'EB级', 'EC级', 'ED级', 'EE级'])] # 删除 owner_code 为 2.0、9.0、10.0 的数据 media_data = media_data[~media_data['owner_code'].isin(['2.0', '9.0', '10.0'])] # 去掉 origin_time 和 end_time 相同的数据 media_data = media_data[media_data['origin_time'] != media_data['end_time']] # 保留用户同一时间观看的第一条数据 media_data = media_data.drop_duplicates(subset=['phone_no', 'origin_time', 'end_time'], keep='first')要怎么继续写

继续上面的数据处理代码,将跨夜的记录数据拆分为两条记录,可以按照以下步骤进行: 1. 创建一个空的DataFrame,用于存储拆分后的记录数据。 2. 遍历原始数据集media_data的每一行数据。 3. 对于每一行数据,判断开始观看时间和结束观看时间是否跨夜。 4. 如果跨夜,则将该行数据拆分为两条记录,一条记录的结束观看时间为当天的23:59:59,另一条记录的开始观看时间为次日的00:00:00。 5. 将拆分后的记录数据添加到新的DataFrame中。 6. 最后,将新的DataFrame与原始数据集media_data合并,得到包含拆分后记录的数据集。 下面是代码示例: ```python import pandas as pd # 创建空的DataFrame split_data = pd.DataFrame(columns=media_data.columns) # 遍历每一行数据 for index, row in media_data.iterrows(): # 判断开始观看时间和结束观看时间是否跨夜 if row['origin_time'].date() != row['end_time'].date(): # 拆分为两条记录 row1 = row.copy() row1['end_time'] = pd.to_datetime(row['origin_time'].date()) + pd.DateOffset(hours=23, minutes=59, seconds=59) row2 = row.copy() row2['origin_time'] = pd.to_datetime(row['end_time'].date()) + pd.DateOffset(days=1) # 添加到新的DataFrame中 split_data = split_data.append([row1, row2], ignore_index=True) # 合并拆分后的记录数据和原始数据集 media_data = pd.concat([media_data, split_data]) # 重新排序索引 media_data = media_data.reset_index(drop=True) ``` 这样,你就可以将跨夜的记录数据拆分为两条记录,并且将其添加到原始数据集中。同时,保留了其他的数据处理步骤。
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优化代码 def cluster_format(self, start_time, end_time, save_on=True, data_clean=False, data_name=None): """ local format function is to format data from beihang. :param start_time: :param end_time: :return: """ # 户用簇级数据清洗 if data_clean: unused_index_col = [i for i in self.df.columns if 'Unnamed' in i] self.df.drop(columns=unused_index_col, inplace=True) self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) dupli_header_lines = np.where(self.df['sendtime'] == 'sendtime')[0] self.df.drop(index=dupli_header_lines, inplace=True) self.df = self.df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') self.df['sendtime'] = pd.to_datetime(self.df['sendtime']) self.df.sort_values(by='sendtime', inplace=True, ignore_index=True) self.df.to_csv(data_name, index=False) # 调用基本格式化处理 self.df = super().format(start_time, end_time) module_number_register = np.unique(self.df['bat_module_num']) # if registered m_num is 0 and not changed, there is no module data if not np.any(module_number_register): logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() if 'bat_module_voltage_00' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_00' elif 'bat_module_voltage_01' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_01' elif 'bat_module_voltage_02' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_02' else: logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() self.df.dropna(axis=0, subset=[volt_ref], inplace=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) self.headers = list(self.df.columns) # time duration of a cluster self.length = len(self.df) if self.length == 0: logger.logger.warning("After cluster data clean, no effective data!") raise ValueError("No effective data after cluster data clean.") self.cluster_stats(save_on) for m in range(self.mod_num): print(self.clusterid, self.mod_num) self.module_list.append(np.unique(self.df[f'bat_module_sn_{str(m).zfill(2)}'].dropna())[0])

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