df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'col2': [1, 2, 3, 4, 5]}) 怎么让col1列只重复的数据只展示一次 其他列行数不动
时间: 2023-08-05 15:07:26 浏览: 64
你可以使用 `drop_duplicates()` 方法来实现。这个方法可以基于指定的列或所有列判断重复数据,并将重复数据所在的行删除。示例如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'col2': [1, 2, 3, 4, 5]})
# 基于 col1 列判断重复数据,并且只保留第一个出现的数据
df = df.drop_duplicates(subset='col1', keep='first')
print(df)
```
输出结果为:
```
col1 col2
0 A 1
2 B 3
4 C 5
```
在这个例子中,我们基于 `col1` 列判断重复数据,并且只保留第一个出现的数据。这样就实现了你想要的效果:`col1` 列只重复的数据只展示了一次,而其他列的行数不变。
相关问题
# SimpleImputer deal with missing value use mean imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean') df_train_col = df_train.columns df_test_col = df_test.columns df_train = imp.fit_transform(df_train) df_test = imp.fit_transform(df_test) df_train = pd.DataFrame(df_train, columns = df_train_col) df_test = pd.DataFrame(df_test, columns = df_test_col)
这段代码使用了Scikit-learn库中的SimpleImputer类来处理缺失值。首先,创建了一个SimpleImputer对象,指定了缺失值的标识为np.nan,替换策略为均值(strategy='mean')。接着,记录了数据集中的列名,以便后续恢复DataFrame格式。然后,对训练集和测试集分别进行均值填充处理,并将结果转换回DataFrame格式,并使用之前记录的列名进行列索引的恢复。这样,就可以在处理缺失值的同时保留数据集的完整性。
df = pd.DataFrame(weights_col)
这行代码创建了一个名为 `df` 的 Pandas DataFrame 对象,其中 `weights_col` 是一个列向量,可能是一个 NumPy ndarray 或 Pandas Series 对象。DataFrame 的每一列都可以有一个名称,但在这种情况下,由于没有指定名称,该列将默认命名为数字索引。如果您想要指定列名,可以使用 `df = pd.DataFrame(weights_col, columns=[your_column_names])`。
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