解释这段代码 df.dropna(inplace=True) # 删除相同数据 df.drop_duplicates(inplace=True) # 删除“薪” df['salaryMonth'] = df['salaryMonth'].map(lambda x:x.replace('薪',''))

时间: 2023-06-14 10:06:12 浏览: 175
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数据分析知识总结.docx

这段代码是针对 pandas 数据框的操作。具体解释如下： - `df.dropna(inplace=True)`：将数据框 `df` 中的缺失值删除，并将结果保存在 `df` 中。`inplace=True` 表示在原数据框上进行修改，而不是返回一个新的数据框。 - `df.drop_duplicates(inplace=True)`：将数据框 `df` 中的重复行删除，并将结果保存在 `df` 中。`inplace=True` 表示在原数据框上进行修改，而不是返回一个新的数据框。 - `df['salaryMonth'] = df['salaryMonth'].map(lambda x:x.replace('薪',''))`：将数据框 `df` 中的 `salaryMonth` 列中的字符串中的 `'薪'` 替换为空字符串 `''`，并将结果保存在 `df` 的 `salaryMonth` 列中。这里使用了 `map` 函数和 `lambda` 表达式，将每个字符串中的 `'薪'` 替换为 `''`。
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self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True) 3. Instead of using sys.exit() to terminate the program when there is no module data, you can raise a ValueError with an appropriate...

import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\干部标签相同项目合并\\标签测试功能.xlsx') # 指定需要判重的字段和需要合并的字段 dup_cols = ['name', 'units_name', 'tag'] merge_col = 'evidence' #查找重复行 dup_rows = df.duplicated(subset=dup_cols, keep=False) # # 合并数据 # dup_data = df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].apply(lambda x: '\n'.join(x)).reset_index(name=merge_col) # 将重复行进行分组，合并要合并的列 df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].apply(lambda x: '\n'.join(x), inplace=True) # 重置索引列 df.reset_index(drop=True, inplace=True) # 删除重复行 df.drop_duplicates(subset=dup_cols, keep='first', inplace=True) # 合并数据 df = pd.merge(df, dup_data, on=dup_cols, how='left') # 将处理后的数据写入新的Excel文件 df.to_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\干部标签相同项目合并\\new_file.xlsx', index=False)

df.drop_duplicates(subset=dup_cols, keep='first', inplace=True) # 将处理后的数据写入新的Excel文件 df.to_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\干部标签相同项目合并\\new_file.xlsx', index=False) 以上...

df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx',header=0,usecols=(2,)) df.fillna(method='ffill',inplace=True) df.drop_duplicates(inplace=True) df.to_excel('xinshuju')这个代码怎么修改？

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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 ...

for i in coolist: #print(i) df2.loc[df2['source1'].str.contains(i),'source']=i df2.loc[df2['target1'].str.contains(i), 'target'] = i df2.dropna(inplace=True) df2 = df2[df2['source'] != df2['target']] #df2 = df2.drop_duplicates(subset=['source', 'target']) df2.to_csv("D:\\paper\\network新\\2012\\边列表（删除单个单位&提取大学名）.csv")什么意思

5. df2.dropna(inplace=True)：这行代码是删除DataFrame中包含缺失值（NaN）的行。 6. df2 = df2[df2['source'] != df2['target']]：这行代码是筛选出df2中source列不等于target列的行。 7. #df2 = df2...

df.drop_duplicates(inplace=True) #Remove column ID as it´s not important to the model df.drop(["ID"], axis=1, inplace=True) Print解释各行代码

1. df.drop_duplicates(inplace=True)：使用pandas库中的drop_duplicates函数，去除数据集中的重复行，inplace=True表示在原数据集上进行修改。 2. df.drop(["ID"], axis=1, inplace=True)：使用pandas库中...

df.drop_duplicates(inplace=True)解释代码

这段代码是用于 pandas DataFrame 对象的去重操作，具体解释如下： - df：表示 DataFrame 对象 - drop_duplicates：表示去重操作的方法 - inplace=True：表示在原 DataFrame 对象上进行修改，而不是返回一个...

代码7df.drop_duplicates(inplace=True)

这段代码使用 Pandas 的 drop_duplicates() 函数删除 DataFrame 中的重复行，并将修改后的 DataFrame 直接替换原有的 DataFrame，即 inplace=True。具体来说，代码中： - df.drop_duplicates()：使用 Pandas ...

这行代码什么意思：df.drop_duplicates(ignore_index=True,inplace=True)

这行代码的作用是去除DataFrame中的重复行，并将结果保存在原始...- inplace=True：在原始DataFrame上进行修改，而不是返回一个新的DataFrame对象。 因此，这行代码将在原始DataFrame中去除重复行，并重置行索引。

df.rename(columns = lambda x : x.replace(' ',''),inplace = True) # 原始dataframe中列名中包含空格，需要进行替换 # 删除重复行，保留第一次出现的行 df.drop_duplicates(inplace = True) # 数据类型转换 df['OrderDate'] = pd.to_datetime(df['OrderDate']) df['ShipDate'] = pd.to_datetime(df['ShipDate']) df['RowID'] = df['RowID'].astype('object') df['PostalCode'] = df['PostalCode'].astype('object') # 提取年月日 df['OrderYear'] = df['OrderDate'].dt.year df['OrderMonth'] = df['OrderDate'].dt.month df['OrderDay'] = df['OrderDate'].dt.day df['OrderWeekday'] = df['OrderDate'].dt.weekday + 1 df['OrderYearMonth'] = df['OrderDate'].dt.strftime('%Y-%m') # 计算订单的发货时间 df['ShipDays'] = (df['ShipDate'] - df['OrderDate']).dt.days # 计算成本 df['Cost'] = df['Sales'] - df['Profit'] df.head().请解释这段代码

2. df.drop_duplicates(inplace = True)：删除原 DataFrame 中重复的行，只保留第一次出现的行，并且将修改直接应用到原 DataFrame 中。 3. df['OrderDate'] = pd.to_datetime(df['OrderDate']) 和 df['Ship...

df.drop_duplicates(subset=compare_list, keep='first', inplace=True)

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import pandas as pd# 读取CSV文件 df = pd.read_csv("data.csv")# 判断第一列（Id）是否有缺失值 if df['Id'].isnull().sum() > 0: df['Id'].fillna(method='ffill', inplace=True)# 判断是否有重复记录 df.drop_duplicates(inplace=True) # 计算成绩平均值，作为新一列加入原数据库框中 df['Average'] = df[['Score1', 'Score2', 'Score3']].mean(axis=1) # 寻找平均分最高的纪录 max_average = df['Average'].max()record = df[df['Average'] == max_average] # 统计每个科目大于等于60分的人数 pass_math=len(df[df['Score1']>=60])pass_physics=len(df[df['Score2']>=60])pass_english =len(df[df['Score3'] >= 60]) print("处理后的数据：")print(df)print("平均分最高的纪录：") print(record)print("数学成绩大于等于60分的人数：", pass_math) print("物理成绩大于等于60分的人数：", pass_physics) print("英语成绩大于等于60分的人数：", pass_english)结果

df.drop_duplicates(inplace=True) 3. 计算三科成绩的平均值，将结果作为新一列加入原数据框中。 python df['Average'] = df[['Score1', 'Score2', 'Score3']].mean(axis=1) 4. 寻找平均分最高的记录...

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triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_...

origin_df.drop_duplicates(subset=['date'], keep='first', inplace=True)报错'function' object has no attribute 'drop_duplicates'，应该如何修改

df.drop_duplicates(subset=['date'], keep='first', inplace=True) 使用这些修改后，你应该可以顺利地运行代码，而不再遇到原先的错误。 ### 回答3： 这个报错是因为函数对象没有drop_duplicates 属性。...

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