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 08:06:12 浏览: 65
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 `''`。
相关问题
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,而不是返回一个新的去重后的 DataFrame 对象
该方法会返回一个去重后的 DataFrame 对象,该对象只保留了所有列都相同的记录中的第一个记录,而把其他重复记录全部删除。如果想要根据某些列进行去重,则可以使用 `df.drop_duplicates(subset=[列名1,列名2,...])` 方法来指定需要去重的列。
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 库中的 `drop_duplicates()` 函数删除 DataFrame 中的重复行,并返回一个副本(copy);
- `inplace=True`:将修改后的 DataFrame 直接替换原有的 DataFrame。
这段代码的作用是去除 DataFrame 中的重复行,使得 DataFrame 中的每一行都是唯一的。