方法一:直接del df['column-name'] 删除sub_grade_列, 输入del df['sub_grade_x'] 方法二:采用drop方法,有下面三种等价的表达式: 1. df= df.drop('column_name', 1) 输入:df,drop('num',axix=1),不改变内存,及输入df的时候,它还是显示原数据 2. df.drop('column_name',axis=1, inplace=True) 输入:df.drop('num',axix=1,inpl

定位要删除的行 需求:删除指定列中NaN所在行. 如下图,’open‘ 列中有一行为NaN,定位到它,然后删除. 定位: df[np.isnan(df['open'])].index # 这样即可定位到所在行的index,然后对该index进行drop操作即可 删除行 df.drop(df[np.isnan(df['open'])].index, inplace=True) # 直接drop对应indx即可删除该行

data2 = data.drop(data.columns[0,1,3,4,6,8,10], 1)

开始之前,pandas中DataFrame删除对象可能存在几种情况 1.删除具体列 2.删除具体行 3.删除包含某些数值的行或者列 4.删除包含某些字符.文字的行或者列 本文就针对这四种情况探讨一下如何操作. 数据准备 模拟了一份股票交割的记录. In [1]: import pandas as pd In [2]: data = { ...: '证券名称' : ['格力电器','视觉中国','成都银行','中国联通','格力电器','视觉中国','成都银行','中国联通'], ...: '摘要

<!--删除同一列的重复数据 rowid 在orcle中 数据的物理地址---> delete from tbl_over_picture_alarm a where rowid not in (select min(b.rowid) from tbl_over_picture_alarm b where a.picture_url = b.picture_url )

[习题] FindControl 简单练习--GridView + CheckBox,点选多列数据(复选删除)#3 List或数组 之前的范例,使用字符串.文字来记录将删除的文章ID 后续会有很多小缺失,而且要防呆也麻烦 (如下面 YouTube影片) [习题] FindControl 简单练习--GridView + CheckBox,点选多列数据(复选删除)#1 简单版 [习题] FindControl 简单练习--GridView + CheckBox,点选多列数据(复选删除) #2 -

Pandas中查看列中数据的种类及个数 读取数据 import pandas as pd import numpy as np filepath = 'your_file_path.csv' data = pd.read_csv(filepath) 查看列中的值类型及个数 data['unit name'].value_counts() 若列的行数超过屏幕显示,设置display.max_rows 若列的列数超过屏幕显示,设置display.max_columns 设置显示20行 pd.set_

pandas学习(一) Pandas基本数据结构 Series类型数据 Dataframe类型 基本操作 Pandas基本数据结构 两种常用数据结构: Series 一维数组,与Numpy中的一维array类似,二者与Python基本数据结构List很相似,Series能保存不同数据类型,字符串,boolbean值.数字等都能保存在Series中 DataFrame 二维的表格型数据结构.很多功能与R中的data frame类似.可以将DataFrame理解为Series的容器. Series类

注:Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.此外,Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具. 相比较于 Numpy,Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据, 可以存储混合的数据结构,同时使用 NaN 来表示缺失的数据,而不用像 Numpy 一样要手工处理缺失的数据,并且 Pandas 使用轴标签来表示行和列. P

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学

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我们都知道truncate table可以用来删除整个表的内容,它与delete后面不跟where条件的效果是一样.但除此之外,我们还清楚它们之间有其它的区别吗?本章我们将一起讨论truncate与delete区别. 我们先看一下truncate table的说明:删除表中的所有行,而不记录单个行删除操作.TRUNCATE TABLE在功能上与没有WHERE子句的DELETE语句相同:但是,TRUNCATE TABLE速度更快,使用的系统资源和事务日志资源更少. truncate table的语

删除MySQL重复数据 项目背景 在最近做的一个linux性能采集项目中,发现线程的程序入库很慢,再仔细定位,发现数据库里面很多冗余数据.因为在采集中,对于同一台设备,同一个时间点应该只有一个数据,然而,数据库中存入了多个数据.对于如何造成了这个结果,一时没有想清楚,但为了解决入库慢的问题,首先要删除冗余数据. 问题描述 数据库的表结构很简单,如下: +----------------+--------------+------+-----+---------+-------+ | Field

SQL 增加或删除一列 alter table tablename drop column columnname;alter table tabelname add columnname varchar2(8) NULL;一 . 常用mysql命令行命令       1 .启动MYSQL服务 net start mysql 停止MYSQL服务 net stop mysql 2 . netstat –na | findstr 3306 查看被监听的端口 , findstr用于查找后面的在端口是否存

pandas对象中的数据可以通过一些内置的方式进行合并: pandas.merge 可根据一个或多个键将不同的DataFrame中的行连接起来. pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起 实例的方法conbine_first 可以将重复的数据编接到一起,用一个对象中的值填充另一个对象的缺失值. 数据库风格的DataFrame合并 In [51]: df1 = DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1':rang

使用Pandas将多个数据表合一 将多张数据表合为一张表,便于统计分析,进行这一操作的前提为这多张数据表互相之间有关联信息,或者有相同的列. import pandas as pd unames = ['user_id', 'gender', 'age','occupation','zip'] users = pd.read_table('users.dat', sep='::',header=None, names=unames) rnames = ['user_id', 'movie_id'

来源:http://blog.is36.com/mysql_difference_of_truncate_and_delete/ 为某基于wordpress搭建的博客长久未除草,某天升级的时候发现已经被插入了几万条垃圾留言,如果一条条删除那可真是累人的活.遂考虑直接进入mysql直接清空表或者删除表中数据. 本文记录一下这2种操作模式的区别,目标对象是表wp_comments,里面的所有留言均是垃圾留言,均可删除.然后便有了以下2种方式(进入mysql操作界面后): truncate table

Python3 Pandas的DataFrame格式数据写入excle文件.json.html.剪贴板.数据库 一.DataFrame格式数据 Pandas是Python下一个开源数据分析的库,它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作,DataFrame是一张多维的表,大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(

使用pandas保存豆瓣短评数据 Python爬虫(入门+进阶)     DC学院 本节课程的内容是介绍open函数和pandas两种保存已爬取的数据的方法,并通过实际例子使用pandas保存数据. 保存数据的方法: open函数保存 pandas包保存(本节课重点讲授) csv模块保存 numpy包保存 使用open函数保存数据 1. open函数用法 使用with open()新建对象 写入数据 import requests from lxml import etree   url = '

使用pandas把mysql的数据导入MongoDB. 首先说下我的需求,我需要把mysql的70万条数据导入到mongodb并去重, 同时在第二列加入一个url字段,字段的值和第三列的值一样,代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/9/29 17:20 # @Author : cxa # @File : run.py # @Software: PyCharm import pandas as pd from sqlalchemy import