nutrients = nutrients.drop_duplicates()是什么意思

这段代码的意思是从 DataFrame（数据框）中删除重复的行，并将结果保存到新的 DataFrame 中。具体来说，它会返回一个没有重复行的新的 DataFrame，而不改变原始的 DataFrame。

在这段代码中，drop_duplicates() 是一个 pandas 库中的函数，它可以用于删除 DataFrame 中的重复行。默认情况下，它会删除所有列都相同的行，但也可以通过 subset 参数指定要考虑哪些列进行删除。因此，这段代码中的 nutrients 是一个 DataFrame 对象，它调用了 drop_duplicates() 函数，并将返回结果保存到了一个新的 DataFrame 对象中。

需要注意的是，这段代码并没有修改原始的 DataFrame 对象。如果你想要在原始的 DataFrame 上进行修改，可以使用 inplace 参数，例如：

nutrients.drop_duplicates(inplace=True)

这样，就直接在原始的 nutrients DataFrame 上删除了重复的行。

相关问题

食物营养成分排行榜代码

以下是一个用 Python 实现的食物营养成分排行榜代码示例：

import pandas as pd

# 读取营养成分数据表
nutrients = pd.read_excel('nutrients.xlsx')

# 计算每种食物的总热量
nutrients['Total Calories'] = nutrients['Protein']*4 + nutrients['Fat']*9 + nutrients['Carbohydrates']*4

# 按照总热量降序排列
nutrients = nutrients.sort_values(by=['Total Calories'], ascending=False)

# 输出排行榜
print(nutrients[['Food', 'Total Calories']])

这个示例代码假设已经有一个名为 `nutrients.xlsx` 的 Excel 表格，其中包含了各种食物的营养成分数据。代码使用 Pandas 库的 `read_excel` 函数读取数据表，然后计算每种食物的总热量并按照总热量降序排列。最后，代码输出排行榜，包括食物名称和总热量。你可以根据需要修改代码中的数据表文件名、列名等参数。

jupyter notebook农业数据分析

农业数据分析可以使用Jupyter Notebook进行，以下是一些可能有用的步骤和代码示例：

1. 导入所需的库，例如pandas和numpy：

import pandas as pd
import numpy as np

2. 加载数据集，例如美国农业部提供的食物营养信息数据库：

import json
db = json.load(open("datasets/usda_food/database.json"))

3. 将数据转换为pandas DataFrame格式，以便进行分析：

# 将数据转换为DataFrame格式
info_keys = ['description', 'group', 'id', 'manufacturer']
info = pd.DataFrame(db, columns=info_keys)

# 将营养元素和营养比例的列表转换为DataFrame格式
nutrients = []
for rec in db:
    fnuts = pd.DataFrame(rec['nutrients'])
    fnuts['id'] = rec['id']
    nutrients.append(fnuts)
nutrients = pd.concat(nutrients, ignore_index=True)

# 合并数据并分析
ndata = pd.merge(nutrients, info, on="id")
ndata.info()
ndata.iloc[30000]

4. 进行数据分析，例如计算每种食物中的营养元素总量：

# 计算每种食物中的营养元素总量
nutrients = nutrients.groupby(['id', 'nutrient'])['value'].agg('sum')
nutrients = nutrients.unstack('nutrient')
nutrients = nutrients.rename(columns=lambda x: 'nutrient_' + str(x))
ndata = pd.merge(ndata, nutrients, on='id')