dataframe一列中相同的数字只保留一个
时间: 2023-06-05 22:06:57 浏览: 47
您可以使用 pandas 库中的 drop_duplicates() 函数来去除 dataframe 中某一列中相同的数字,只保留一个值。示例如下:
```python
import pandas as pd
# 初始化一个 dataframe,其中 col1 列中有相同的数字
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 drop_duplicates() 函数去除 col1 中相同的数字
df['col1'] = df['col1'].drop_duplicates(keep='first')
# 打印处理后的 dataframe
print(df)
```
输出结果如下:
```
col1
0 1
1 2
2 3
3 4
5 5
```
可以看到,相同的数字只保留了一个,并且保留的是第一个出现的数字。
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dataframe列索引重置为数字
可以使用 Pandas 库中的 `reset_index()` 方法将 dataframe 的行索引重置为数字。如果只是想重置列索引,可以使用 `reset_index()` 方法的参数 `drop=True`,将原来的列索引删除。具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
}, index=['a', 'b', 'c'])
# 重置列索引为数字
df = df.reset_index(drop=True)
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
```
其中,`reset_index(drop=True)` 表示将行索引重置为数字,并删除原来的列索引。如果不加参数 `drop=True`,则会将原来的列索引保留为新的一列。
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```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [0.123456789, 1.23456789, 12.3456789, 123.456789],
'B': [0.987654321, 9.87654321, 98.7654321, 987.654321]})
# 对列 A 进行精度转换
df['A'] = df['A'].apply(lambda x: round(x, 2))
print(df)
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个 DataFrame,其中包含两列数字。然后使用 apply 方法和 lambda 函数对列 A 进行精度转换,将每个数字保留两位小数。最后输出转换后的 DataFrame。
如果要对多列数字进行精度转换,可以使用 apply 方法和 lambda 函数对每一列分别进行操作,例如:
```python
# 对列 A 和列 B 进行精度转换
df[['A', 'B']] = df[['A', 'B']].apply(lambda x: x.apply(lambda y: round(y, 2)))
print(df)
```
在上面的示例中,我们使用 apply 方法和 lambda 函数对列 A 和列 B 进行精度转换,将每个数字保留两位小数。最后输出转换后的 DataFrame。