print('存在' if any(data.duplicated()) else '不存在', '重复观测值') data.drop_duplicates()

这是一段 Python 代码，它的作用是检查数据中是否存在重复观测值，并在控制台输出结果。如果存在重复观测值，则输出"存在重复观测值"，否则输出"不存在重复观测值"。然后，它会使用 data.drop_duplicates() 函数来删除数据中的重复观测值。

相关问题

print('数据集中是否存在重复观测：\n',any(data.duplicated())) if(any(data.duplicated())==True): # 删除重复项 data.drop_duplicates(inplace = True) print('删除重复项后，数据集中是否存在重复观测：\n',any(data.duplicated())) # 缺失观测的检测 for i in range(data.shape[1]): a=sum(data.iloc[:,i].isnull() == False) print("数据集第",i,"列的没有空值行数为:",a) if(any(data.isnull())==True): #删除含有空值的行 data=data.dropna(axis=0,how='any') #行 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(data)

这段代码是用于数据预处理的一些操作。首先，它检查数据集中是否存在重复的观测，如果存在，则删除重复项。然后，它检测缺失观测，并删除含有空值的行。最后，它使用StandardScaler对数据进行标准化处理。

这段代码的作用是确保数据集中没有重复的观测，并且处理缺失值，并对数据进行标准化。这些步骤是常见的数据预处理操作，旨在清洗和准备数据以供后续分析使用。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plot raw_data = pd.read_csv(r'/Users/wangruihan/Desktop/time_series_covid19_confirmed_global.csv',na_values='?') #设定'?'为缺失值 #查看有哪些列 print(raw_data.columns) #查看前几行数据 print(raw_data[:10]) #检查含有缺失值的列 print(raw_data.isnull().any() ) print(raw_data.shape) #缺失值处理 print(raw_data[raw_data.isnull().values==True]) fill_na = lambda col:col.fillna('not know')#定义fill_na函数，用'not know'字符串填充缺失值 fill_data = raw_data.apply(fill_na, axis=0) #将填充后的数据赋给fill_data print(fill_data.isnull().any()) #检查是否填充成功 isDuplicated=fill_data.duplicated() #判断重复数据记录 print(isDuplicated) #初步了解数据构成 print(fill_data[fill_data['Country/Region']=='China']) data = fill_data.drop(['Province/State','Lat','Long'],axis=1) #删除属性列 data = data.groupby('Country/Region').sum() # 按Country/Region并求和 print(data.index.values) #列出全部可索引的Country/Region名称 data_us = data[data.index.isin(['US','China','United Kingdom','Italy','Germany','France'])] print(data_us) data_us.T.plot(figsize=(15,7)) #数据趋势图 最后数据趋势图不显示怎么办

如果你在Jupyter Notebook中运行这段代码并且没有看到数据趋势图，则可以在代码的最后加上`plt.show()`命令，如下所示：

data_us.T.plot(figsize=(15,7))
plt.show()

这个命令将显示图表并将其添加到Jupyter Notebook中。请注意，你需要首先导入matplotlib库，使用`import matplotlib.pyplot as plt`命令。