data=df.drop_duplicates()# 删除重复值 data

时间: 2024-06-04 22:09:49 浏览: 234
TXT

去除重复数据

这行代码是在 Pandas 中用来删除 DataFrame（数据框）中的重复值。具体来说，它会返回一个新的 DataFrame，该 DataFrame 包含原始 DataFrame 中的所有行，但是删除了其中的重复行。 在这个例子中，我们将原始数据框命名为 `df`，然后调用 `drop_duplicates()` 方法来删除其中的重复行，并将结果保存到 `data` 变量中。 需要注意的是，这个方法默认会比较所有列的值，如果某两行的所有列的值都相同，那么它们就被认为是重复的。如果只想比较某几列的值，可以通过 `subset` 参数来指定要比较的列。
阅读全文

相关推荐

doc

数据库 查询删除重复数据

1、查找表中多余的重复记录，重复记录是根据单个字段（peopleId）来判断 2、删除表中多余的重复记录，重复记录是根据单个字段（peopleId）来判断，只留有rowid最小的记录
rar

删除数组内重复的数据

NULL 博文链接：https://finux.iteye.com/blog/442711

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])

self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True) 3. Instead of using sys.exit() to terminate the program when there is no module data, you can raise a ValueError with an appropriate...

#重复值处理 import pandas as pd df1 = pd.read_excel(r'E:\\data\\蔬菜相关数据.xlsx') df1 #查看是否存在重复行 df1.duplicated() #查看重复行与非重复行的数量 cf = df1.duplicated() cf.value_counts()解析代码

这段代码实现了对DataFrame中重复行的检测。具体解析如下： 1. 导入 pandas 模块，并使用 pd.read_excel() 函数读取名为“蔬菜相关数据.xlsx”的 Excel 文件...如果需要去除重复行，可以使用 drop_duplicates() 方法。

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='8') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:8].values y = data.iloc[:, 0:8].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=8, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=64, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=230, batch_size=1000) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=1258) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 计算预测的概率 mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) probabilities = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:8]) y_pred_prob['Probability'] = probabilities # 过滤掉和小于6或大于24的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums <= 6), :] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)显示Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\PyCharm Community Edition 2023.1.1\双色球8分区预测模型.py", line 61, in <module> y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates'怎么修改

你需要将 y_pred_filtered 数组转换为 pandas DataFrame，然后再使用 drop_duplicates() 方法进行去重。你可以使用 pd.DataFrame() 将 numpy 数组转换为 DataFrame，如下所示： import pandas as pd ...

import pandas as pd import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import jieba as jb import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.feature_selection import chi2 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) import numpy as np #定义删除除字母,数字，汉字以外的所有符号的函数 def remove_punctuation(line): line = str(line) if line.strip()=='': return '' rule = re.compile(u"[^a-zA-Z0-9\u4E00-\u9FA5]") line = rule.sub('',line) return line def stopwordslist(filepath): stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()] return stopwords df = pd.read_csv('./online_shopping_10_cats/online_shopping_10_cats.csv') df=df[['cat','review']] df = df[pd.notnull(df['review'])] d = {'cat':df['cat'].value_counts().index, 'count': df['cat'].value_counts()} df_cat = pd.DataFrame(data=d).reset_index(drop=True) df['cat_id'] = df['cat'].factorize()[0] cat_id_df = df[['cat', 'cat_id']].drop_duplicates().sort_values('cat_id').reset_index(drop=True) cat_to_id = dict(cat_id_df.values) id_to_cat = dict(cat_id_df[['cat_id', 'cat']].values) #加载停用词 stopwords = stopwordslist("./online_shopping_10_cats/chineseStopWords.txt") #删除除字母,数字，汉字以外的所有符号 df['clean_review'] = df['review'].apply(remove_punctuation) #分词，并过滤停用词 df['cut_review'] = df['clean_review'].apply(lambda x: " ".join([w for w in list(jb.cut(x)) if w not in stopwords])) tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) features = tfidf.fit_transform(df.cut_review) labels = df.cat_id X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['cut_review'], df['cat_id'], random_state = 0) count_vect = CountVectorizer() X_train_counts = count_vect.fit_transform(X_train) tfidf_transformer = TfidfTransformer() X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts) 已经写好以上代码，请补全train和test函数

以下是train和test函数的代码： python def train(X_train_tfidf, y_train): clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, y_train) return clf def test(clf, X_test): X_test_counts = count_vect.transform...

def mult_l(): text = [] data = pd.read_csv('D:/library/文本分类/train.csv', encoding='utf-8') tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) features = tfidf.fit_transform(data.word) # print(tfidf.get_feature_names()) # print(features.toarray()) list_dir_test = os.listdir('D:/library/文本分类/test/') for t in list_dir_test: with open('D:/library/文本分类/test/'+t, 'r', encoding='utf-8') as f: format_sec = f.read() text.append(format_sec) features1 = tfidf.transform(text) clf = joblib.load( 'D:/library/fenci/MultinomialNB_classify.pkl') # 将模型存储在变量clf_load中 cat_id_df = data[['id', 'id_style']].drop_duplicates( ).sort_values('id_style').reset_index(drop=True) cat_to_id = dict(cat_id_df.values) id_to_cat = dict(cat_id_df[['id_style', 'id']].values) pred_cat_id = clf.predict(features1) # print(pred_cat_id) print('测试集文件：', 'D:/library/fenci/test_1/' + t, '预测类别：', id_to_cat[pred_cat_id[0]]) text.clear() if name == "main": mult_l()报错为ValueError: X has 326125 features, but MultinomialNB is expecting 59079 features as input.

cat_id_df = data[['id', 'id_style']].drop_duplicates().sort_values('id_style').reset_index(drop=True) cat_to_id = dict(cat_id_df.values) id_to_cat = dict(cat_id_df[['id_style', 'id']].values) ...

import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import SVDRecommender triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) K=50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] recommender = SVDRecommender(K) U, S, Vt = recommender.fit(urm) Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = recommender.recommend(uTest, urm, 10) Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)这段代码报错了，为什么？给出修改后的 代码

user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes....

for i in range(0, len(tag)): if i == len(tag) - 1: first_comment.append(all_comment[j] - second_len) else: if tag[i] == 1: if i <= data1.index[j]: second_len += 1 elif i > data1.index[j]: first_comment.append(all_comment[j] - second_len) j += 1 second_len = 1 real_like = data_simple['点赞数'] # 帖子真实点赞数目 edges1 = first_comment + real_like # 边数 max_edge1 = [max(edges1)] * len(first_comment) # 最大边数 density1 = edges1 / max_edge1 # 集群密度 df1 = pd.DataFrame(list(zip(title, first_comment, real_like, edges1, max_edge1, density1)), columns=['标题', '真实一级评论数', '真实点赞数', '边数', '最大边数', '集群密度']) df1 = df1.drop_duplicates() df1.to_csv('宏观集群密度.csv', sep=';', encoding='utf-8', index=False, mode='w+') # 微观集群密度

这段代码的作用是计算社交网络中的集群密度。具体来说，它将社交网络中的节点分为两类：第一类是帖子（或者其他类型的节点），第二类是一级评论。对于每个帖子，它会计算所有一级评论的数量和真实点赞数目，并将它们...

import pandas as pd df = pd.read_csv('lending.dat') df['year'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.year df_book_count = df[['bid', 'title']].drop_duplicates().merge( df.groupby('bid').size().reset_index(name='count'), on='bid') top5_books = pd.DataFrame() for year in df['year'].unique(): df_year = df[df['year'] == year] if len(df_year) >= 5: # 只有当年份至少有 5 本书籍时，才计算前 5 本最受欢迎的书籍 # 按照每个书籍的借阅次数进行排序，并选择前 5 本书籍 df_year_sorted = df_book_count[df_book_count['bid'].isin(df_year['bid'])].sort_values('count', ascending=False).head(5) # 将年份信息添加到 DataFrame 中 df_year_sorted['year'] = year top5_books = pd.concat([top5_books, df_year_sorted], ignore_index=True) # 输出结果 print(top5_books[['year', 'title', 'count']])统计每年借阅量排前五的图书及其借阅量对其进行新颖的可视化展示

sns.barplot(x='year', y='count', hue='title', data=top5_books, ax=ax) # 设置标题和标签 ax.set_title('Top 5 Books Borrowed Each Year') ax.set_xlabel('Year') ax.set_ylabel('Number of Borrows') # 添加...

tokens = [token for token in tokens if ((token not in stopwords) and len(token) > 1)] return tokens #当地址是根路径时，就调用下面的函数 @app.route('/') def index(): df = pd.read_csv("./球鞋.csv", encoding='gbk', header=None) # 数据清洗 df.columns = ["评论内容", 'user'] df.drop_duplicates(subset="评论内容", inplace=True) df.dropna(inplace=True) # 创建一个空的语料库列表 corpus = [] for text in df['评论内容'].values: # 预处理函数 preprocess_text() 的实现未知 tokens = preprocess_text(text) corpus.append(tokens) # 绘制词云图 dict_ = pd.DataFrame(_flatten(corpus)).value_counts().to_dict() dict_ = {i[0]: dict_[i] for i in dict_} data=[{"name":i,"value":dict_[i]} for i in dict_] print(data) return render_template("index.html",data=data) #启动web服务器 if __name__ == '__main__': app.run()

这段代码是一个使用 Flask 框架搭建的 web 服务器，读取了一个名为 "球鞋.csv" 的文件，进行数据清洗并生成词云图展示在网页上。具体步骤如下： 1. 使用 pandas 库读取 csv 文件，并给列名命名为 "评论内容" 和 ...

#缺失值处理 import pandas as pd df1 = pd.read_excel(r'E:\\data\\蔬菜相关数据.xlsx') df1 #查看规格列包含具体种类 p1 = df1['规格'].drop_duplicates() ww = [] for i in p1:ww.append(i) ww #查看规格列各种类出现的次数 from collections import Counter Counter(df1['规格'])解析代码

接下来，我们使用 drop_duplicates() 函数从 DataFrame 中获取规格列中的唯一值，并将其存储在列表 p1 中。 然后，我们使用 for 循环遍历 p1 列表，并将其添加到列表 ww 中，以便查看规格列包含哪些种类。 最后，...

import pandas as pd import numpy as np # 计算用户对歌曲的播放比例 triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_mergedpd[['user', 'listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count': 'total_listen_count'}, inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_mergedpd, triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_mergedpd['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_mergedpd['listen_count'] / triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # 将用户和歌曲编码为数字 small_set = triplet_dataset_sub_song_mergedpd user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index': 'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index': 'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set, song_codes, how='left') small_set = pd.merge(small_set, user_codes, how='left') # 将数据转换为稀疏矩阵形式 from scipy.sparse import coo_matrix mat_candidate = small_set[['us_index_value', 'so_index_value', 'fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)), dtype=float) # 使用SVD方法进行矩阵分解并进行推荐 from scipy.sparse import csc_matrix from scipy.sparse.linalg import svds import math as mt def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i, i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S * Vt max_recommendation = 250 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, max_recommendation), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :] * rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K = 50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) uTest = [4, 5, 6, 7, 8, 73, 23] # uTest=[1b5bb32767963cbc215d27a24fef1aa01e933025] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt 继续将这段代码输出完整

user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index': 'user_index'}, inplace=True) song_codes....

df..drop_duplicates()

df.drop_duplicates()是一个用来删除DataFrame中重复行的函数。它可以根据指定的列名或者整个DataFrame来判断行是否重复。默认情况下，该函数会保留第一个出现的重复行，而将后续的重复行删除。可以通过参数keep...

将上述代码放入了Recommenders.py文件中，作为一个自定义工具包。将下列代码中调用scipy包中svd的部分。转为使用Recommenders.py工具包中封装的svd方法。给出修改后的完整代码。import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import * from scipy.sparse.linalg import svds from scipy.sparse import coo_matrix from scipy.sparse import csc_matrix # Load and preprocess data triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd # load dataset triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # Convert data to sparse matrix format small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) # Compute SVD def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i,i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S*Vt max_recommendation = 10 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID,max_recommendation ), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :]*rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K=50 # number of factors urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) # Compute recommendations for test users # Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, True) # Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)

user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes....

import pandas as pd# 读取CSV文件 df = pd.read_csv("data.csv")# 判断第一列（Id）是否有缺失值 if df['Id'].isnull().sum() > 0: df['Id'].fillna(method='ffill', inplace=True)# 判断是否有重复记录 df.drop_duplicates(inplace=True) # 计算成绩平均值，作为新一列加入原数据库框中 df['Average'] = df[['Score1', 'Score2', 'Score3']].mean(axis=1) # 寻找平均分最高的纪录 max_average = df['Average'].max()record = df[df['Average'] == max_average] # 统计每个科目大于等于60分的人数 pass_math=len(df[df['Score1']>=60])pass_physics=len(df[df['Score2']>=60])pass_english =len(df[df['Score3'] >= 60]) print("处理后的数据：")print(df)print("平均分最高的纪录：") print(record)print("数学成绩大于等于60分的人数：", pass_math) print("物理成绩大于等于60分的人数：", pass_physics) print("英语成绩大于等于60分的人数：", pass_english)结果

df.drop_duplicates(inplace=True) 3. 计算三科成绩的平均值，将结果作为新一列加入原数据框中。 python df['Average'] = df[['Score1', 'Score2', 'Score3']].mean(axis=1) 4. 寻找平均分最高的记录...

file.T.drop_duplicates

这是一个 Pandas 库中的 DataFrame 对象的方法，用于删除 DataFrame 中指定列的重复行，并返回一个新的 DataFrame。其中，T 表示对 DataFrame 进行转置操作，即将行和列互换。如果没有指定列，则默认会对所有列进行...

df['city'].drop_duplicates()

要找到df中的城市列中的唯一值，可以使用df\['city'\].drop_duplicates()函数。这将返回一个包含df中唯一城市值的Series对象。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [python基础3:Pandas中常用操作]...

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"）。

最新推荐

recommend-type

关于组织参加“第八届‘泰迪杯’数据挖掘挑战赛”的通知-4页

关于组织参加“第八届‘泰迪杯’数据挖掘挑战赛”的通知-4页
recommend-type

StarModAPI: StarMade 模组开发的Java API工具包

资源摘要信息:"StarModAPI: StarMade 模组 API是一个用于开发StarMade游戏模组的编程接口。StarMade是一款开放世界的太空建造游戏，玩家可以在游戏中自由探索、建造和战斗。该API为开发者提供了扩展和修改游戏机制的能力，使得他们能够创建自定义的游戏内容，例如新的星球类型、船只、武器以及各种游戏事件。 此API是基于Java语言开发的，因此开发者需要具备一定的Java编程基础。同时，由于文档中提到的先决条件是'8'，这很可能指的是Java的版本要求，意味着开发者需要安装和配置Java 8或更高版本的开发环境。 API的使用通常需要遵循特定的许可协议，文档中提到的'在许可下获得'可能是指开发者需要遵守特定的授权协议才能合法地使用StarModAPI来创建模组。这些协议通常会规定如何分发和使用API以及由此产生的模组。 文件名称列表中的"StarModAPI-master"暗示这是一个包含了API所有源代码和文档的主版本控制仓库。在这个仓库中，开发者可以找到所有的API接口定义、示例代码、开发指南以及可能的API变更日志。'Master'通常指的是一条分支的名称，意味着该分支是项目的主要开发线，包含了最新的代码和更新。 开发者在使用StarModAPI时应该首先下载并解压文件，然后通过阅读文档和示例代码来了解如何集成和使用API。在编程实践中，开发者需要关注API的版本兼容性问题，确保自己编写的模组能够与StarMade游戏的当前版本兼容。此外，为了保证模组的质量，开发者应当进行充分的测试，包括单人游戏测试以及多人游戏环境下的测试，以确保模组在不同的使用场景下都能够稳定运行。 最后，由于StarModAPI是针对特定游戏的模组开发工具，开发者在创建模组时还需要熟悉StarMade游戏的内部机制和相关扩展机制。这通常涉及到游戏内部数据结构的理解、游戏逻辑的编程以及用户界面的定制等方面。通过深入学习和实践，开发者可以利用StarModAPI创建出丰富多样的游戏内容，为StarMade社区贡献自己的力量。" 由于题目要求必须输出大于1000字的内容，上述内容已经满足此要求。如果需要更加详细的信息或者有其他特定要求，请提供进一步的说明。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

R语言数据清洗术：Poisson分布下的异常值检测法

![R语言数据清洗术：Poisson分布下的异常值检测法](https://ucc.alicdn.com/images/user-upload-01/img_convert/a12c695f8b68033fc45008ede036b653.png?x-oss-process=image/resize,s_500,m_lfit) # 1. R语言与数据清洗概述 数据清洗作为数据分析的初级阶段，是确保后续分析质量的关键。在众多统计编程语言中，R语言因其强大的数据处理能力，成为了数据清洗的宠儿。本章将带您深入了解数据清洗的含义、重要性以及R语言在其中扮演的角色。 ## 1.1 数据清洗的重要性
recommend-type

设计一个简易的Python问答程序

设计一个简单的Python问答程序，我们可以使用基本的命令行交互，结合字典或者其他数据结构来存储常见问题及其对应的答案。下面是一个基础示例： ```python # 创建一个字典存储问题和答案 qa_database = { "你好": "你好！", "你是谁": "我是一个简单的Python问答程序。", "你会做什么": "我可以回答你关于Python的基础问题。", } def ask_question(): while True: user_input = input("请输入一个问题（输入'退出'结束）：")
recommend-type

PHP疫情上报管理系统开发与数据库实现详解

资源摘要信息:"本资源是一个PHP疫情上报管理系统，包含了源码和数据库文件，文件编号为170948。该系统是为了适应疫情期间的上报管理需求而开发的，支持网络员用户和管理员两种角色进行数据的管理和上报。 管理员用户角色主要具备以下功能： 1. 登录：管理员账号通过直接在数据库中设置生成，无需进行注册操作。 2. 用户管理：管理员可以访问'用户管理'菜单，并操作'管理员'和'网络员用户'两个子菜单，执行增加、删除、修改、查询等操作。 3. 更多管理：通过点击'更多'菜单，管理员可以管理'评论列表'、'疫情情况'、'疫情上报管理'、'疫情分类管理'以及'疫情管理'等五个子菜单。这些菜单项允许对疫情信息进行增删改查，对网络员提交的疫情上报进行管理和对疫情管理进行审核。 网络员用户角色的主要功能是疫情管理，他们可以对疫情上报管理系统中的疫情信息进行增加、删除、修改和查询等操作。 系统的主要功能模块包括： - 用户管理：负责系统用户权限和信息的管理。 - 评论列表：管理与疫情相关的评论信息。 - 疫情情况：提供疫情相关数据和信息的展示。 - 疫情上报管理：处理网络员用户上报的疫情数据。 - 疫情分类管理：对疫情信息进行分类统计和管理。 - 疫情管理：对疫情信息进行全面的增删改查操作。 该系统采用面向对象的开发模式，软件开发和硬件架设都经过了细致的规划和实施，以满足实际使用中的各项需求，并且完善了软件架设和程序编码工作。系统后端数据库使用MySQL，这是目前广泛使用的开源数据库管理系统，提供了稳定的性能和数据存储能力。系统前端和后端的业务编码工作采用了Thinkphp框架结合PHP技术，并利用了Ajax技术进行异步数据交互，以提高用户体验和系统响应速度。整个系统功能齐全，能够满足疫情上报管理和信息发布的业务需求。" 【标签】:"java vue idea mybatis redis" 从标签来看，本资源虽然是一个PHP疫情上报管理系统，但提到了Java、Vue、Mybatis和Redis这些技术。这些技术标签可能是误标，或是在资源描述中提及的其他技术栈。在本系统中，主要使用的技术是PHP、ThinkPHP框架、MySQL数据库、Ajax技术。如果资源中确实涉及到Java、Vue等技术，可能是前后端分离的开发模式，或者系统中某些特定模块使用了这些技术。 【压缩包子文件的文件名称列表】: CS268000_*** 此列表中只提供了单一文件名，没有提供详细文件列表，无法确定具体包含哪些文件和资源，但假设它可能包含了系统的源代码、数据库文件、配置文件等必要组件。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

R语言统计推断：掌握Poisson分布假设检验

![R语言数据包使用详细教程Poisson](https://media.cheggcdn.com/media/a2b/a2b4ee79-229c-4cfe-a3bc-e4766a05004e/phpYTlWxe) # 1. Poisson分布及其统计推断基础 Poisson分布是统计学中一种重要的离散概率分布，它描述了在固定时间或空间内发生某独立事件的平均次数的分布情况。本章将带领读者了解Poisson分布的基本概念和统计推断基础，为后续章节深入探讨其理论基础、参数估计、假设检验以及实际应用打下坚实的基础。 ```markdown ## 1.1 Poisson分布的简介 Poisson分
recommend-type

NX C++二次开发高亮颜色设置的方法

NX C++二次开发中，高亮颜色设置通常涉及到自定义用户界面（UI）组件的外观。以下是一些常见的方法来设置高亮颜色： 1. **使用Qt样式表（StyleSheet）**: 如果你使用的是Qt框架进行开发，可以通过设置样式表来改变控件的高亮颜色。例如，对于按钮，你可以这样设置： ```cpp button->setStyleSheet("QPushButton:hover {background-color: yellow;}"); ``` 这会将鼠标悬停在按钮上时的背景色设置为黄色。 2. **直接修改属性**: 对于某些控件，可以直接通过修改其属性来
recommend-type

中秋节特献：明月祝福Flash动画素材

资源摘要信息:"明月的祝福flash动画是为中秋节设计的一款Flash动画素材。它通过Flash技术展现了中秋节的明月祝福主题，给观众带来了节日的快乐气氛。Flash动画是一种流行的技术，它通过矢量图形和时间线实现流畅的动画效果，被广泛应用于网页设计、广告、游戏和视频制作等各个领域。Flash动画可以包含动作脚本（ActionScript），这是一种类似于JavaScript的编程语言，用于控制动画的交互性和复杂的逻辑。 这款名为'明月的祝福'的Flash动画，可能包含了中秋节的传统元素，如满月、玉兔、月饼和桂花等。中秋节是华人传统节日之一，通常在这个时候，人们会观赏满月，品尝月饼，与家人团聚，表达对远方亲人的思念之情。Flash动画可以被嵌入到网页中，或者制作成可以在各种设备上播放的SWF文件。 在使用这个动画素材时，文件名'flash8803.fla'表示这是一个Flash源文件，通常以.fla扩展名保存，这个文件包含了动画的原始工程文件，允许用户进行编辑和修改。而'flash8803.swf'是一个编译后的Flash播放文件，.swf扩展名表示这个文件可以在支持Flash插件的浏览器中直接播放。最后一个文件'重要建议.txt'可能是一个文本文件，包含了使用这个Flash动画素材时需要注意的事项或使用建议，如兼容性问题、使用限制等。 Flash技术虽然非常流行，但它在2020年12月31日之后被Adobe公司宣布正式停止支持，这意味着新的浏览器不再支持Flash内容。因此，对于新项目来说，设计师可能需要考虑使用HTML5、CSS3和JavaScript等现代技术来创建动画效果，以确保动画可以在未来的设备和浏览器上顺利运行。尽管如此，对于那些尚未升级的老系统和设备，Flash动画仍然有其存在的价值和必要性。" 资源摘要信息:"中秋节是中国的传统节日之一，代表着团圆和丰收。在这一天，人们赏月、吃月饼、挂灯笼，通过各种活动来庆祝。Flash动画以其独特的交互性和视觉效果，在表现节日气氛方面具有独特的优势。'明月的祝福'这一动画素材，无疑能够抓住中秋月圆夜的意境，为用户提供视觉上的享受和情感上的共鸣。 在IT行业，Flash技术曾是网页动画制作的标准之一，它通过ActionScript编程语言来控制动画的流程和用户的交云动。但是，随着技术的发展，HTML5等新技术逐渐取代了Flash在动画领域的地位。HTML5提供了更好的跨平台支持，更强的可访问性，以及更先进的安全性，这使得它成为了构建现代网页动画和应用的首选技术。对于设计师而言，了解和掌握HTML5及相关技术，比如Canvas API和SVG，对于适应行业变化和满足新兴平台的需求至关重要。 此外，由于Flash支持的终止，对于维护和更新旧有Flash内容的组织来说，将内容迁移到新的技术平台是一项挑战。这就需要通过工具和脚本对旧的Flash文件进行转换，或者完全重制动画内容。同时，在转换过程中，要考虑到动画的版权、设计风格和用户体验等因素，以确保转换后的内容能够尽可能地保留原始作品的意图和美感。 最后，考虑到'重要建议.txt'文件的内容，设计师在使用'明月的祝福'Flash动画时，应仔细阅读这份文档中的指导和说明，了解如何正确使用素材，避免可能的版权问题，确保动画素材能够适应不同的使用场景和需求。"