Pycharm 删除重复和空值的那一项纪录

在 Pycharm 中，可以使用 pandas 库的 `drop_duplicates()` 和 `dropna()` 方法删除重复和空值的记录，示例如下：

import pandas as pd

# 读取Csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 删除重复项
data.drop_duplicates(inplace=True)

# 删除空值
data.dropna(inplace=True)

# 输出处理后的数据
print(data)

其中，`inplace=True` 表示在原始数据上进行修改，`drop_duplicates()` 和 `dropna()` 方法会返回一个新的数据集，如果不设置 `inplace=True`，则修改后的数据集不会被保存。

如果要删除指定列中重复和空值的记录，可以在 `drop_duplicates()` 和 `dropna()` 方法中指定列名，例如：

# 删除指定列中的重复项
data.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'], inplace=True)

# 删除指定列中的空值
data.dropna(subset=['col1', 'col2'], inplace=True)

其中，`subset` 参数指定要删除的列名。

相关问题

pycharm dataframe 插入几列空值数据

可以使用pandas库中的DataFrame方法来插入空值数据。以下是在PyCharm中使用pandas创建一个DataFrame并插入空值数据的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含3行2列的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 插入两列空值数据
df['C'] = pd.np.nan
df['D'] = pd.np.nan

# 打印结果
print(df)

输出结果：

   A  B   C   D
0  1  4 NaN NaN
1  2  5 NaN NaN
2  3  6 NaN NaN

在上面的代码中，我们使用DataFrame的方法创建一个包含3行2列的DataFrame，并使用`pd.np.nan`插入了两列空值数据。最后，我们打印了结果以检查插入的空值数据是否正确。

Pycharm 实现对Csv数据读取、清洗和处理，包括删除重复项，删除空值等代码

以下是一个示例代码，可以实现对Csv数据的读取、清洗和处理，包括删除重复项和删除空值：

import pandas as pd

# 读取Csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 删除重复项
data.drop_duplicates(inplace=True)

# 删除空值
data.dropna(inplace=True)

# 对数据进行处理
# ...

# 输出处理后的数据
print(data)

其中，`pd.read_csv()` 方法可以读取Csv文件，`drop_duplicates()` 方法可以删除重复项，`dropna()` 方法可以删除空值。在这之后，可以对数据进行进一步的处理。最后，用 `print()` 方法输出处理后的数据。