df = df.drop()怎么用

时间: 2024-04-28 10:27:05 浏览: 34
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Python 重复数据处理（df.drop-duplicates方法）Python源码

这是一个数据处理的代码片段，用于从DataFrame中删除一些行或列。具体使用方法取决于您要删除哪些行或列。在括号中填入您要删除的行或列的标签或索引即可。例如，如果您要删除列名为"age"和"gender"的两列，则可以将代码写为：df = df.drop(["age", "gender"], axis=1)。如果您要删除行索引为1和2的两行，则可以将代码写为：df = df.drop([1, 2], axis=0)。请注意，这个操作会修改原始的DataFrame，如果需要保留原始的DataFrame，可以使用inplace参数。例如：df.drop([1, 2], axis=0, inplace=True)。
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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

这个压缩包文件"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"显然包含了一些示例代码，用于解释如何使用Pandas的df.drop_duplicates()方法来处理重复的数据。df.drop_duplicates...

df_mean = df.mean df = df.drop('mean',axis=1) df.insert(-3,'mean',df_mean)这串代码是什么意思

这段代码的作用是将DataFrame中的"mean"列移动到倒数第三列，并计算其他列的平均值并插入到"mean"列中。 具体地说，代码第一行计算了...第三行代码使用insert函数将df_mean插入到DataFrame的倒数第三列，即"mean"列。

new_df_cols = new_df.columns old_df_cols = older_df.columns total = set(new_df_cols + old_df_cols) new_df = new_df.select(*self.fill_empty_colums(new_df_cols, total)).withColumn("row_priority",F.lit(0)) older_df = older_df.select(*self.fill_empty_colums(old_df_cols, total)).withColumn("row_priority",F.lit(1)) key_column = [F.col(column_name) for column_name in key_columns] merge_spec = Window.partitionBy(key_column).orderBy("row_priority") ranked_df=new_df.unionByName(older_df).withColumn("rank", F.rank().over(merge_spec)) return self.update_audit_created_column(ranked_df,key_column).where(F.col("rank") == 1).drop("rank", "row_priority")

这段代码用 PySpark 实现了对两个 DataFrame 进行合并和去重的操作，并添加了一些元数据信息。下面是使用 SQL 实现的代码： sql -- 选取需要合并的列名 WITH new_cols AS ( SELECT COLUMN_NAME FROM ...

df=data.copy() df=df.drop(['ID'], axis=1) plt.figure(figsize=(10,8)) corr = df.corr() sns.heatmap(corr, annot=True,cmap='RdBu', xticklabels=1, yticklabels=1)

然后，创建一个大小为（10,8）的图像，并使用df的相关系数矩阵创建一个热力图，其中annot=True表示显示每个单元格的数值，cmap='RdBu'表示选择一个颜色映射，xticklabels=1和yticklabels=1表示将x轴和y轴上的标签...

import pandas as pd data=pd.read_excel("D:\MATLAB\附件1-葡萄酒品尝评分表.xls",header=1,nrows=376) data.head(30) data.columns=["大类","小类","1",'2','3','4','5','6','7','8','9','10'] data data1=data.dropna(axis=0,how='all') data1 data2=data1.fillna(value=0) data2.head(30) new1=data2.drop(columns='大类') new2=new1.drop(columns='小类') new2.head(30) x=list(range(0,324,14)) y=list(range(1,324,14)) new3=new2.drop(x) new4=new3.drop(y) new4.head(30) 怎么对new4每六行求一次和？

要对DataFrame中的每六行进行求和，可以使用循环来遍历数据并进行求和。下面是一个示例代码： python import pandas as pd # 假设new4是你的DataFrame # 创建一个空的DataFrame来保存求和结果 sum_df = pd....

解释这段代码df = pd.read_excel("数据.xlsx",sheet_name="Sheet1",header=[0,1]).fillna("").drop('项目',axis=1) df = df.drop(df.shape[0]-1) df

这段代码使用 pandas 库读取名为 "数据.xlsx" 的 Excel 文件中的 "Sheet1" 工作表，并将其存储在名为 df 的 DataFrame 对象中。header=[0,1] 参数指定第一行和第二行作为列名（header），其他行作为数据。fillna("")...

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 ...

解释这段代码： df['EWMavg']=df['avgVehicleSpeed'].ewm(span=3, adjust=False).mean() df['EWMflow']=df['vehicleFlowRate'].ewm(span=3, adjust=False).mean() df['EWMtraffic']=df['trafficConcentration'].ewm(span=3, adjust=False).mean() return df def generateXYspeed20(df): df['ydiff'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward)/df['avgVehicleSpeed'] - 1 df['y'] = 0 df.loc[df['ydiff']<-0.2,['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiff'], axis=1) return X , y def generateXYspeedUnder(df): mean = df['avgVehicleSpeed'].mean() df['ydiff'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward) df['y'] = 0 df.loc[df['ydiff']<mean0.6,['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiff'], axis=1) return X , y def generateXYspeedAndFlowUnder(df): means = df['avgVehicleSpeed'].mean() meanf = df['vehicleFlowRate'].mean() df['ydiffSpeed'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward) df['ydiffFlow'] = df['vehicleFlowRate'].shift(forward) df['y'] = 0 df.loc[(df['ydiffSpeed']<means0.6) &(df['ydiffFlow']<meanf*0.6),['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiffSpeed','ydiffFlow'], axis=1) return X , y def print_metrics(y_true,y_pred): conf_mx = confusion_matrix(y_true,y_pred) print(conf_mx) print (" Accuracy : ", accuracy_score(y_true,y_pred)) print (" Precision : ", precision_score(y_true,y_pred)) print (" Sensitivity : ", recall_score(y_true,y_pred))

这里使用的是 Pandas 库中的 ewm 函数，其中 span 参数表示时间窗口大小，adjust 参数表示是否使用偏差校正。 第二个函数 generateXYspeed20 是为了生成训练集和测试集，其中 y 表示是否出现了平均车速降低超过 20%...

df.drop(['main_investigator_1'], axis=1).join(df['main_investigator_1'].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('main_investigator_new')) ，上述代码的含义

5. df.drop(['main_investigator_1'], axis=1).join(...)：最后将原 DataFrame 对象中的 'main_investigator_1' 列删除，并将上述处理后的新的 DataFrame 与原 DataFrame 进行拼接，生成新的 DataFrame 对象。

X_df = df.dropna().drop('BOD', axis = 1).reset_index().drop('Date', axis = 1) Y_df = df['BOD'].reset_index().drop('Date', axis = 1) XX_train ,XX_test,YY_train,YY_test = train_test_split(X_df, Y_df, test_size=0.1, random_state=22) print('Train', XX_train.s

然后使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。最后，将训练集和测试集的特征数据和目标数据分别存储在XX_train、XX_test、YY_train和YY_test变量中。最后，将特征列的名称存储在features_columns变量中...

import pandas as pd import numpy as np df=pd.read_csv("data.csv",encoding='utf-8') #文件路径为绝对路径，根据自己电脑文件夹的路径修改 df df.info() #查看df信息 df.dropna(inplace=True) #删除空值行 df.drop('Unnamed: 0',axis=1,inplace=True) #删除无用列 df df=df.drop_duplicates() ###消除重复记录 df 文件的路径是放在哪

文件的路径可以放在任何位置，只要你在代码...例如，如果文件在子文件夹data中，你可以使用相对路径"data/data.csv"来指定文件路径。如果文件路径为绝对路径，你需要在路径前面加上盘符（例如"C:/data/data.csv"）。

import pandas as pd df = pd.read_csv('/root/user_info.txt', sep='\t', header=None) df[8] = df[8].apply(lambda x: eval(x)) df = pd.json_normalize(df[8]) df = df.drop(['score'], axis=1) df = df[['systemtype','education','marriage_status','phonebrand']] print(df) df.to_csv('0711.txt',index=False,header=0)

您的代码看起来没有明显的错误，它的功能是读取一个以制表符分隔的...3. 确保文件中的列索引与您在代码中使用的索引一致。 如果您遇到任何错误信息或问题，请提供详细的错误信息，以便我能够更具体地帮助您解决问题。

df = df.sort_values(by="showtime",ascending=True) df=df.loc[:,['title','rate','district','showtime']] df = df.drop(df[df['showtime']==0])以上代码发生此错误怎么改正KeyError: "['title' 'rate' 'district' 'showtime'] not found in axis"

你可以先用print(df.columns)查看一下你的DataFrame中有哪些列。如果确实缺少这些列，那么你需要检查一下数据源，确认数据是否正确导入，并且列名是否正确。 如果数据源和列名都没有问题的话，你可以尝试修改代码...

解释这行代码df = df.drop(df.shape[0]-1)

这行代码的作用是从 pandas DataFrame 中删除最后一行...接着，df.drop() 方法会删除该索引的行，并返回一个新的 DataFrame 。最后，将这个新的 DataFrame 重新赋值给原来的变量 df，就可以实现删除最后一行的操作。

from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("delete_null_rows").getOrCreate() # 读取CSV文件 df = spark.read.option("header", "true").csv("path/to/csv_file.csv") # 删除空值行 df = df.na.drop() # 输出新的CSV文件 df.write.option("header", "true").csv("path/to/new_csv_file.csv") # 关闭SparkSession spark.stop() 把程序改成将输出结果到同一个CSV文件中

df.write.option("header", "true").mode("overwrite").csv("path/to/csv_file.csv") 这样会覆盖原始CSV文件，并将结果写入同一个CSV文件中。注意要使用 mode("overwrite") 覆盖原有文件，否则会报错。

import pandas as pd# 生成 dataframedata = { '姓名': [叶政宏 1', 叶政宏 2, 叶政宏 3], '语文': [90, 95, 80], '数学': [95, 90, 85]}df = pd.DataFrame(data)# 添加英语成绩df['英语'] = [90.90, 90, 90]# 删除姓名为“叶政宏 3”的行df = df.drop([2])print(df)

您的代码有一些小问题，应该是因为在姓名列表中的叶政宏没有用...df = df.drop([2]) print(df) 执行以上代码，输出的结果如下： 姓名 语文 数学 英语 0 叶政宏 1 90 95 90.90 1 叶政宏 2 95 90 90.00

df1 = df.drop(['不良现象_1'], axis=1).join(df['不良现象_1'].str.split('；', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('不良现象_new')) df2 = df.drop(['原因分析_1'], axis=1).join(df['原因分析_1'].str.split('；', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('原因分析_new'))，上述代码如何修改后，实现两列对应两个新的DateFrame，且拆分后的两列进行单独的堆叠操作，并且最后两列的拼接放在不同的指定位置?

df1 = df.drop(['不良现象_1'], axis=1).join(df['不良现象_1'].str.split('；', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('不良现象_new')).reset_index(drop=True) df2 = df.drop(['原因分析...

请帮我看一下这段代码为什么会报错：dfvalue = dfvalue.groupby(['所在区']).mean() dfvalue.sort_values('平均工资',inplace=True) citi = dfvalue.index.tolist() salary = dfvalue['平均工资'].apply(lambda x:round(x,2)).tolist() dfmap = dfvalue.drop(['吴家山经开区','东湖高新区'],axis=0,inplace=True) citimap = dfmap.index.tolist() salarymap = dfmap['平均工资'].tolist()

这段代码会报错的原因是，dfmap 的赋值语句中，使用了 inplace=True...dfmap = dfvalue.drop(['吴家山经开区', '东湖高新区'], axis=0) citimap = dfmap.index.tolist() salarymap = dfmap['平均工资'].tolist()

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