subset = subset.drop(subset.index[3:6])

时间: 2024-04-08 21:36:31 浏览: 46
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pandas.DataFrame.drop_duplicates 用法介绍

这段代码是在DataFrame对象中删除特定行的示例代码。 `subset.index[3:6]`选择了索引为3到5的行，通过`subset.index[3:6]`获取了这些行的索引值。 `subset.drop(subset.index[3:6])`使用`drop()`方法删除了具有这些索引值的行。 换句话说，这段代码将DataFrame对象中索引为3到5的行从DataFrame中删除，并将结果存储在名为`subset`的新DataFrame对象中。这里假设`subset`是之前定义过的DataFrame对象。
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Pandas之drop_duplicates:去除重复项方法

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 接下来，我们来逐一分析这个方法的关键参数。 subset参数是可选的，它指定了一个列名或者列名的序列，用于识别哪些列组合下的行是...
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Python代码源码-实操案例-框架案例-重复数据处理(df.drop duplicates方法).zip

df_no_duplicates = df.drop_duplicates(subset=['Name', 'City']) 此外，keep参数可以控制处理重复数据时保留哪一次出现。默认是'first'，即保留第一次出现的行；如果设置为'last'，则会保留最后一次...

for i in range(0, len(dataFrame), 6): # 获取当前六行数据 subset = dataFrame.iloc[i:i+6] # 删除4、5、6行 subset = subset.drop(subset.index[2:]) # 将数据复制到新DataFrame中 new_dataFrame = pandas.concat([new_dataFrame, subset])

在每次循环中，首先使用dataFrame.iloc[i:i+6]获取当前的六行数据，然后使用subset.drop(subset.index[2:])删除第4、5、6行。删除后的结果将被赋值给名为subset的新DataFrame对象。 接下来，使用pd.concat(...

df2 = df2.dropna(subset=[df2.columns[0]])为什么使用这个代码不能删除空白单元格所在的行

df = df.reset_index(drop=True) # 打印修改后的数据框 print(df) 请将your_file.xlsx替换为你实际的文件路径和文件名。运行代码后，你将会看到输出的数据框中删除了第一列空白单元格所在的行。 希望这次能...

df= df.dropna(subset=[df.columns[0]])为什么使用这个代码不能删除空白单元格所在的行

df = df.reset_index(drop=True) # 打印修改后的数据框 print(df) 在上述代码中，我们使用replace函数将所有空白单元格的值替换为NaN。r'^\s*$'是一个正则表达式，用于匹配空白字符。然后，使用dropna...

modeldata = modeldata.drop_duplicates(subset=[name], keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 解释一下这段代码

其中，参数name 是指定的列名，subset=[name] 表示以该列作为去重的依据，keep='first' 表示保留重复行中的第一行，inplace=False 表示不修改原始数据集，而是返回一个去重后的新数据集，ignore_index=False 则表示...

import pandas as pd df=pd.read_csv('D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv') df1=df.sort_values(by="ra",ascending=True) df2=df1.drop_duplicates(subset=['ra','dec'],keep='first',inplace=False) df3=df2.iloc[:,1:3] df3.to_csv("D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv") df4=pd.read_csv("D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv",index_col=0)

然后，您使用 drop_duplicates 函数在 'df1' DataFrame 上去除了重复的行，基于 'ra' 和 'dec' 列的值进行判断，并保留第一次出现的行。这一操作的结果被存储在名为 'df2' 的新 DataFrame 中。 接着，您使用 ...

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])

2. Instead of dropping duplicates and resetting the index separately, you can use the drop_duplicates() function with the ignore_index parameter set to True to achieve both in one step: ...

vecc_dv = vec_dv.reset_index().drop_duplicates(subset='index', keep='first').set_index('index')

- drop_duplicates(subset='index', keep='first') 去除 DataFrame 中重复的行，只保留第一个出现的行，其中 subset 参数指定要用于去重的列名，这里指定为索引列 index - set_index('index') 将 DataFrame ...

a4=a4.dropna(subset="含税进价_y")报错a4=a4.dropna(subset="含税进价_y")

这个错误是因为在DataFrame a4中，"含税进价_y"列中存在缺失值，而...a4 = a4.dropna(subset=["含税进价_y"]) # 删除包含缺失值的行 或者 a4 = a4.drop("含税进价_y", axis=1) # 删除"含税进价_y"列

all_info = pd.read_csvdownload = pd.read_csv('E:/pyjupthon/使用pandaas进行数据预处理/user_all_info.csv', index_col=0, encoding='utf-8', engine='python') print('去重之前用户的形状为；',all_info.shape) shape_det = all_info.drop_duplicates(subset=['用户编号', '编号'],keep='last',inplace=False).shape print('依照用户编号，编号去重之后用户信息表大小为；',shape_det)写出注释

shape_det = all_info.drop_duplicates(subset=['用户编号', '编号'], keep='last', inplace=False).shape # 打印去重之后用户信息表的形状（行数、列数） print('依照用户编号、编号去重之后用户信息表大小为：', ...

diamonds = diamonds.drop('id', 'depth', 'table', 'x', 'y', 'z')cut_dict = {'Fair': 1, 'Good': 2, 'Very Good': 3, 'Premium': 4, 'Ideal': 5}color_dict = {'J': 1, 'I': 2, 'H': 3, 'G': 4, 'F': 5, 'E': 6, 'D': 7}clarity_dict = {'I1': 1, 'SI2': 2, 'SI1': 3, 'VS2': 4, 'VS1': 5, 'VVS2': 6, 'VVS1': 7, 'IF': 8}diamonds = diamonds.replace(cut_dict, subset='cut')diamonds = diamonds.replace(color_dict, subset='color')diamonds = diamonds.replace(clarity_dict, subset='clarity')这一部分出现错误不支持混合数据类型

这段代码的问题在于在使用.replace()函数时，传入了subset参数，但是该参数不适用于DataFrame的.replace()函数。正确的方式是使用字典的替换方法。例如，将该代码改写为如下形式： diamonds = diamonds....

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

7. #df2 = df2.drop_duplicates(subset=['source', 'target'])：这行代码是注释掉了，原本用于删除重复行，根据'source'和'target'两列的数值进行去重。 8. df2.to_csv("D:\\paper\\network新\\2012\\边列表...

import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) df = pd.read_excel('C:\yh\PycharmProjects\study\A5204990500002023050006\study\总表.xlsx',index_col=0,dtype=str) first_card = '6228480269035098277' level_cards = pd.DataFrame({'卡级':[],'账号':[],'账号姓名':[]}) for index,row in df.iterrows(): if row[1] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards,pd.DataFrame({'卡级':['一级卡'],'账号':[row[1]]})],ignore_index=True) level_cards.drop_duplicates(subset='账号',keep='first',inplace=True) for index,row in df.iterrows(): if row[1] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards,pd.DataFrame({'卡级':['二级卡'],'账号':row[3],'账号姓名':row[2]})],ignore_index=True) level_cards.drop_duplicates(subset='账号',keep='first',inplace=True) print(level_cards) for index,row in df.iterrows(): if level_cards in row[1]: level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': ['三级卡'], '账号': row[3], '账号姓名': row[2]})], ignore_index=True) print(level_cards)

这代码主要是用来读取一个 Excel 文件，并对其中的数据进行处理，最终输出... 具体来说，代码首先通过 pandas 库中的 read_excel() 函数来读取指定路径下的 Excel 文件，然后使用 iterrows() 函数来遍历每一行数据。... ...

这两个方式求交集为什么结果不一样？方法一：df_merged2 = pd.merge(bp_rp, j_k, on=['RA', 'DEC'],how = "inner") 方法二：duplicates = ra_dec[ra_dec.duplicated()] df4=duplicates.drop_duplicates( subset=None, keep='first', inplace=False)

而在方法二中，首先使用 duplicates = ra_dec[ra_dec.duplicated()] 选出重复的行，然后使用 drop_duplicates() 函数对这些重复行进行去重，保留其中的第一个（keep='first'）。 因此，如果 DataFrame 中存在...

import pandas as pd import numpy as np from pandas import DataFrame import matplotlib.pyplot as plt # 获取分析文件 week_bilibili_popular=pd.read_excel("week_bilibili_popular.xlsx",sheet_name='Sheet1') # 数据预处理 data=week_bilibili_popular.drop_duplicates(subset='bv号',keep='first') data1=week_bilibili_popular.fillna('暂无信息！！！') print("预处理后的数据：",data1) # 统计分析 counts= data1.loc[data1['播放'] == data1['播放'].max()] print("播放量最高的视频：",counts.loc[:,['bv号','分区','up主','播放']]) counts= data1.loc[data1['硬币'] == data1['硬币'].max()] print("投币数最高的视频：",counts.loc[:,['bv号','分区','up主','硬币']]) counts= data1.loc[data1['收藏'] == data1['收藏'].max()] print("收藏量最高的视频：",counts.loc[:,['bv号','分区','up主','收藏']]) # 分组分析 groupby_data=data1.groupby(by=['分区'])['播放','硬币','收藏'].agg({ np.sum, np.mean, np.max, np.min }) print(groupby_data) # 数据可视化 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] cou=sum(data1['播放']) bcou=sum(data1[data1['分区']=='动物圈']) print(bcou) print(cou)指出错误

data = week_bilibili_popular.drop_duplicates(subset='bv号', keep='first') data1 = week_bilibili_popular.fillna('暂无信息！！！') print("预处理后的数据：", data1) # 统计分析 counts = data1.loc[data1['...

df = df.drop_duplicates(subset= 'investor0','investor1','investor2','investor3')修改代码

您需要将subset参数的值改为一个列表，即： df = df.drop_duplicates(subset=['investor0', 'investor1', 'investor2', 'investor3']) 这样就可以按照指定的四个列进行去重了。

df = df.dropna(subset=[col for col in df.columns if col != column_name]

这段Python代码是在使用Pandas库对DataFrame（df）进行操作，其目的是在一个DataFrame中排除（drop）特定列（column_name）及其对应的缺失值。这里的关键在于使用了列表推导式（list comprehension）来筛选出除了...

去重之前用户的形状为； (2235, 7) --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) in () 2 print('去重之前用户的形状为；',all_info.shape) 3 shape_det = all_info.drop_duplicates(subset=['用户编号', ----> 4 '编号'],keep='lask',inplace=False, ignore_index=False).shape 5 print('依照用户编号，编号去重之后用户信息表大小为；',shape_det) TypeError: drop_duplicates() got an unexpected keyword argument 'ignore_index'

这个错误是因为 drop_duplicates() 函数不支持 ignore_index 关键字参数。在 Pandas 1.0.0 及以上版本中，ignore_index 参数已经成为了 drop_duplicates() 函数的默认行为。 要解决这个问题，你可以升级你...

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