data.drop_duplicates（subset = ‘columns1'）

时间: 2024-05-27 22:08:51 浏览: 128
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pandas.DataFrame.drop_duplicates 用法介绍

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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详解pandas使用drop_duplicates去除DataFrame重复项参数

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Python DataFrame使用drop_duplicates()函数去重(保留重复值，取重复值)

df_unique_name_age = df.drop_duplicates(subset=['Name', 'Age']) 另外，如果数据量较大，我们可以开启inplace=True参数，直接在原DataFrame上进行操作，避免创建新的DataFrame对象： python df.drop_...

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

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_...

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])

volt_ref_col = self.df.columns[self.df.columns.str.startswith('bat_module_voltage')][0] 5. Instead of using a loop to append a single item to a list, you can use the append() method directly:...

--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_1692\1065333276.py in <module> ----> 1 wine_data.dropna(inplace=True) 2 data.drop_duplicates(subset=data.columns,inplace=True) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'dropna

其中，~np.isnan(wine_data).any(axis=1)表示找出所有不包含缺失值的行，~表示取反，np.isnan(wine_data)表示找出所有缺失值，.any(axis=1)表示在行方向上查找是否有缺失值，返回一个布尔数组。通过布尔数组...

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()

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python语言补齐，删除data重复行并设置参数建造索引，data.(ignore_indrx=)

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drop_duplicates删除列重复行

df.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'], inplace=True) # Write to CSV file df.to_csv('new_data.csv', index=False) 在上面的代码中，我们首先读取了CSV文件并将其存储在一个Pandas的DataFrame...

pandas drop_duplicates

By default, it considers all columns and removes rows that have the same values in all columns. However, you can also specify a subset of columns to consider for identifying duplicates. Syntax: ...

用python选出名称为“task2_1-6.csv”文件中“商品”列里面相同名称的商品排序

unique_products = data.drop_duplicates(subset='商品', keep='first') # 对商品名称进行排序 sorted_products = unique_products.sort_values('商品') # 输出结果 print(sorted_products) except ...

假设要比较的两个csv文件分别为1.csv和2.csv，两个文件都只有三列，要比较的两列数据分别为第1列和第2列且有重复行，找出2.csv中存在但1.csv中不存在的行

data1.drop_duplicates(subset=[data1.columns[0], data1.columns[1]], keep=False, inplace=True) data2.drop_duplicates(subset=[data2.columns[0], data2.columns[1]], keep=False, inplace=True) # 将两个...

Python 对Ecxel文件的某三列数据进行去重，将结果在原文件上添加新列，不改变原有数据。什么代码可以实现unique函数的效果

df_unique = df.drop_duplicates(subset=columns_to_drop_duplicates, keep='first') # 保留每个唯一组合的第一行 # 检查是否有新增的行数，如果没有变化则说明去重成功 if df_unique.shape[0] == df.shape[0]: ...

我需要在data_process.py模块中定义一个名为DataProcessor的类，用于实现量化交易系统数据处理的各种方法，请你提供一些常用的DataProcessor的类中数据处理的方法，包括数据下载、数据格式转换、数据清洗、数据预处理、数据存储、数据统计分析、数据相互之间验证等，以供我参考使用，让我们一步步地来思考，以确保我们能得到正确的答案，要求你写出高质量代码，要求可维护性、可靠性、适应性、可测试性、安全性等。

data = data.drop_duplicates(subset=['date']) data = data.dropna() return data def preprocess_data(self, data): """ 数据预处理方法 """ data['return'] = np.log(data['close'] / data['close']....

假设要比较的两个csv文件分别为1.csv和2.csv，两个文件都只有三列，要比较的两列数据分别为第1列和第2列，找出2.csv中存在但1.csv中不存在的行

merged_data.drop_duplicates(subset=[merged_data.columns[0], merged_data.columns[1]], keep=False, inplace=True) # 找出2.csv中存在但1.csv中不存在的行 non_existing_rows = merged_data[merged_data....

python删去列中重复的单元格，保留其他行

data = data.drop_duplicates(subset=data.columns[0], keep='first') # 将处理后的数据保存到新文件中 data.to_csv('new_data.csv', index=False) 这段代码会读取名为"data.csv"的文件，然后删除第一列中的...

进行t-SNE分析前，对数据进行去重处理的代码

df = df.drop_duplicates(subset='column_name', keep='first') # 保留每个唯一组合的第一条记录 # 确认去重后的结果 print(df.duplicated().sum()) # 如果返回0，说明所有数据已经去重 同样，在R语言中，也...

对时间序列数据进行清洗，特诊提取，填充NA值的代码

data.drop_duplicates(subset=['time'], inplace=True) # 将时间列设为索引列 data.set_index('time', inplace=True) # 删除不需要的列 data.drop(columns=['id'], inplace=True) # 打印清洗后的数据 print(data....

帮忙写一份python代码：City staff need to conduct statistics on the population information of the city, including name, gender, age, and community. There are duplicate values, missing values, and unreasonable values in the data. Please handle them as required: Duplicate values: name: if there are two names, keep the first one. Missing values: name: drop the line. gender: fill in Unknown. age: fill in 0. community: fill in Unknown. Unreasonable values: age: if the age is less than 0, fill in 0. Please output average age of each gender in each community.

df.drop_duplicates(subset=["name"], keep="first", inplace=True) # drop rows with missing values in the "name" column df.dropna(subset=["name"], inplace=True) # fill missing values in the "gender" ...

pandas 以三列为主键查询有重复数据的行

在Pandas中，如果你有一个DataFrame并且你想找出其中基于三列（假设为column1, column2, 和 column3）的重复数据行，你可以使用...df.drop_duplicates(subset=key_columns, keep='first', inplace=True)

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