data.drop_duplicates() #默认:data中一行元素全部相同时才去除 data.drop_duplicates(['a','b'])#data根据’a','b'组合列删除重复项,默认保留第一个出现的值组合. data.drop_duplicates(['a','b'],keep='last') 传入参数keep='last'则保留最后一个,传入False则全部删除.…

# 去除重复行数据 keep:'first':保留重复行的第一行,'last':保留重复行的最后一行,False:删除所有重复行df = df.drop_duplicates( subset=['YJML','EJML','SJML','WZLB','GGXHPZ','CGMS'], # 去重列,按这些列进行去重 keep='first' # 保存第一条重复数据 )…

DataFrame中存在重复的行或者几行中某几列的值重复,这时候需要去掉重复行,示例如下: data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) 代码中subset对应的值是列名,表示只考虑这两列,将这两列对应值相同的行进行去重.默认值为subset=None表示考虑所有列. keep='first'表示保留第一次出现的重复行,是默认值.keep另外两个取值为"last"和False,分别表示保留最后一次出现的…

在SQL语言中去重是一件相当简单的事情,面对一个表(也可以称之为DataFrame)我们对数据进行去重只需要GROUP BY 就好. select custId,applyNo from tmp.online_service_startloan group by custId,applyNo 1.DataFrame去重 但是对于pandas的DataFrame格式就比较麻烦,我看了其他博客优化了如下三种方案. 我们先引入数据集: import pandas as pd data=pd.read_…

1.如何实现两个dataframe去重()? 假设df1是所有的数据,现在想去除与df2中重复的数据,也就是实现对df1进行操作,让他的数据不再包括df2. 方法一:先把需要剔除的df2的某一列(如id)用tolist输出成一个列表,然后前一个df用~isin(列表)来去除 例子: same_list=df2['ID'].tolist() df1=df1[~df1['ID'].isin(same_list)] 方法二:将df2先和df1合并,在利用drop_duplicates()去重 例子:…

一.merge merge操作实现两个DataFrame之间的合并,类似于sql两个表之间的关联查询.merge的使用方法及参数解释如下: pd.merge(left, right, on=None, how='inner', left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validat…

数据转换 移除重复数据 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series data = pd.DataFrame( {'k1':['one']*3+['two']*4, 'k2':[1,1,2,3,3,4,4]}) data k1 k2 0 one 1 1 one 1 2 one 2 3 two 3 4 two 3 5 two 4 6 two 4 duplicated方法返回一个布尔型Series,表示各行是否是重复…

特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也非常强大! 经过前人的总结,特征工程已经形成了接近标准化的流程,如下图所示(此图来自此网友,若侵权,联系我,必删除) 1 特征来源——导入数据 在做数据分析的时候,特征…

1. DataFrame 处理缺失值  dropna() df2.dropna(axis=0, how='any', subset=[u'ToC'], inplace=True) 把在ToC列有缺失值的行去掉 补充:还可以用df.fillna()来把缺失值替换为某个特殊标记 df = df.fillna("missing") # 用字符串替代 df = df.fillna(df.mean()) # 用均值或者其它描述性统计值替代 2. 根据某维度计算重复的行   duplicated(…

学习时间:2019/10/25 周五晚上22点半开始. 学习目标:Page188-Page217,共30页,目标6天学完,每天5页,预期1029学完. 实际反馈:集中学习1.5小时,学习6页:集中学习1.7小时(100分钟),学习5页: 实际20191103学完,因本周工作耽误未进行学习,耗时5天,10小时,平均每页20分钟. 数据准备工作:加载.清理.转换以及重塑,通常会占用分析师80%的时间或更多!!!学会高效的数据清洗和准备,将绝对提升生产力!本章将讨论处理缺失数据.重复数据.字符串操作和…

@合并重叠数据 还有一种数据组合问题不能用简单的合并或连接运算来处理.比如说,你可能有索引全部或部分重叠的两个数据集 使用numpy的where函数,它用于表达一种矢量化的if - else a = pd.Series([np.nan, 2.5, np.nan, 3.5, 4.5, np.nan], index = ['f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a']) b = pd.Series(np.arange(len(a), dtype = np.float64), index…

一.数据读取 1.读写数据库数据 读取函数: pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, columns=None) pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True) pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True…

转载自 https://blog.csdn.net/lijinlon/article/details/81517699 Data analysis by Python 入门 1. 重复数据处理 在DataFrame中主要运用duplicated方法和drop_duplicates方法: duplicated方法返回的是一个布尔型的Series,用来只是各行是否重复,如果重复则为True,否则为False. drop_duplicates直接返回已经删除了重复行的DataFrame. 默认drop…

合并  merge,concat,join pd.merge(df1,df2,on=‘列名’,how='') df1.join(df2,how='outer',on='') pd.concat([df1,df2],join='outer') 去重 drop_duplicates df1.drop_duplicates('a','first',inplace=True) 替换 df1.replace(['a','b'],np.nan)  用nan替换a,b df1.replace({a:np.na…

本书主要讲解如何利用Python进行量化投资,包括对数据的获取.整理.分析挖掘.信号构建.策略构建.回测.策略分析等.本书也是利用Python进行数据分析的指南,有大量的关于数据处理分析的应用,并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题.本书分为Python基础和量化投资两大部分:Python基础部分主要讲解Python软件的基础.各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题:量化投资部分在Python基础部分的基础上,讲解如何使用优矿(uqer.io)回测平台实现主流策略及高级定制策略…

本文完整代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz 1 简介 OD数据是交通.城市规划以及GIS等领域常见的一类数据,特点是每一条数据都记录了一次OD(O即Origin,D即Destination)行为的起点与终点坐标信息. 而针对OD数据常见的可视化表达方式为弧线图,譬如图1所示的例子,就针对纽约曼哈顿等区域的某时间段Uber打车记录上下车点数据进行展示: 图1 但这种传统的表达方式局限很明显:当OD记录数量众多时,因为不同线…

data.drop_duplicates()#data中一行元素全部相同时才去除 data.drop_duplicates(['a','b'])#data根据’a','b'组合列删除重复项,默认保留第一个出现的值组合.传入参数keep='last'则保留最后一个 data.drop_duplicates(['a','b'],keep='last')…

本文详解如何使用pandas查看dataframe的重复数据,判断是否重复,以及如何去重 dataframe数据样本: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'name':['苹果','梨','草莓','苹果'], 'price':[7,8,9,8], 'cnt':[3,4,5,4]}) name cnt price 0 苹果 3 7 1 梨 4 8 2 草莓 5 9 3 苹果 6 8 >> 查看dataframe的重复数据 a = df.groupby…

pandas目录 "去重"通过字面意思不难理解,就是删除重复的数据.在一个数据集中,找出重复的数据删并将其删除,最终只保存一个唯一存在的数据项,这就是数据去重的整个过程.删除重复数据是数据分析中经常会遇到的一个问题.通过数据去重,不仅可以节省内存空间,提高写入性能,还可以提升数据集的精确度,使得数据集不受重复数据的影响. Panda DataFrame 对象提供了一个数据去重的函数 drop_duplicates(),本节对该函数的用法做详细介绍. 函数格式 drop_duplicat…

总括 pandas的索引函数主要有三种: loc 标签索引,行和列的名称 iloc 整型索引(绝对位置索引),绝对意义上的几行几列,起始索引为0 ix 是 iloc 和 loc的合体 at是loc的快捷方式 iat是iloc的快捷方式 建立测试数据集: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': ['a', 'b', 'c'],'c': ["A","B","C"]}) p…

转成字典a = ['key1', 'key2', 'key3']b = ['1', '2', '3']data = pd.DataFrame(zip(a, b), columns=['project', 'attribute'])print(data)dict_country = data.set_index('project').T.to_dict()dict_country = data.set_index('project').T.to_dict('list')print(dict_cou…

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) subset考虑重复发生在哪一列,默认考虑所有列,就是在任何一列上出现重复都算作是重复数据 keep 包含三个参数first, last, False,first是指,保留搜索到的第一个重复数据,之后的都删除:last是指,保留搜索到的最后一个重复数据,之前的搜索到的重复数据都删除,False是指,把所有搜索到的重复数据都删除,一个都不保留,即如果有两行数据重复…

df.duplicated() 参数详解: subset:检测重复的数据范围.默认为数据集的所有列,可指定特定数据列: keep: 标记哪个重复数据,默认为'first'.1.'first':标记重复数据第一次出现为True;'last':标记重复数据最后一次出现为True:False:标记所有重复数据为True. import pandas as pd #构造数据(数据集来自pandas官网 df = pd.DataFrame({ 'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum',…

df.head() >>> Price Seqno Symbol time 0 1623.0 0.0 APPL 1473411962 1 1623.0 0.0 APPL 1473411962 2 1623.0 0.0 APPL 1473411963 3 1623.0 0.0 APPL 1473411963 4 1649.0 1.0 APPL 1473411963 df.drop_duplicates(["Seqno"],keep="last").h…

flag = df.price.duplicated() # flag = df.duplicated() #参考:https://www.cnblogs.com/trotl/p/11876292.html flag.any() df.drop_duplicats…

待补充:https://www.cnblogs.com/zknublx/p/6042295.html 一.使用集合直接去重 ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]ids = list(set(ids)) 处理起来比较简单,使用了集合方法set进行处理,不过结果不会保留之前的顺序. 二.列表法 ids = [1,2,3,3,4,2,3,4,5,6,1]news_ids = []for id in ids:    if id not in news_ids:        new…

人的理想志向往往和他的能力成正比. —— 约翰逊 其实整个需求呢,就是题目.2018-08-16 需求的结构图: 涉及的包有:pandas.numpy 1.导入包: import pandas as pd import numpy as np 2.构造DataFrame,里面包含三种数据类型:int.null.str  data = {"number":[1,1,np.nan,np.nan,2,2,1,2,2], "letter":['a','b',np.nan,n…

1.数值计算和统计基础 常用数学.统计方法 数值计算和统计基础 基本参数:axis.skipna df.mean(axis=1,skipna=False)  -->> axis=1是按行来进行统计: 默认按列统计(axis默认为0,可不写): skipna=False是不忽略,显示NaN,默认为True,即忽略NaN. >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.Da…

1.排序 DataFrame 按照Index排序 Series.order()进行排序,而DataFrame则用sort或者sort_index或者sort_values 2.去重, dt = dt.drop_duplicates(subset=['Date'], keep='first')…

>>>data_a={'state':[1,1,2],'pop':['a','b','c']}>>>data_b={'state':[1,2,3],'pop':['b','c','d']}>>>a=pd.DataFrame(data_a)>>>a pop state0 a 11 b 12 c 2>>>b=pd.DataFrame(data_b) >>>b pop state0 b 11 c 22 d…