dataframe去重复

K近邻算法_分类鸢尾花数据集

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score1.数据预处理iris=load_iris()df=pd.DataFrame
_feivirus_·2024-09-16 07:04

如何“选择不同的“?跨越 pandas 中的多个数据框列?

在pandas中，如果你想要选择不同的列，你可以使用DataFrame的loc属性和iloc属性的组合。loc属性是基于标签的，iloc属性则是基于索引的。
潮易·2024-09-15 09:14

详解 Pandas 的 query 函数

Pandas的query()方法能够使用字符串表达式来筛选DataFrame数据的行，类似于SQL的where子句importpandasaspddf=pd.DataFrame({"A":[1,3,5,6,7
文刀小桂·2024-09-15 07:32

详解 Pandas 的 isin 用法

importpandasaspddf=pd.DataFrame({"title":["one","two","three","four"],"type":["small","common","middle
文刀小桂·2024-09-15 07:32

groupby 中如何显示 tqdm 的进度条？

range(n)):...icnt+=1这里记录没有显式循环时，在groupby中的用法：importpandasaspdimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdmdf=pd.DataFrame
domodo2020·2024-09-14 23:11

【Python】 写入Pandas DataFrame到CSV文件

DataFrame是Pandas中用于存储表格数据的主要数据结构。它类似于Ex
civilpy·2024-09-14 17:50

Python酷库之旅-第三方库Pandas(115)

目录一、用法精讲506、pandas.DataFrame.rank方法506-1、语法506-2、参数506-3、功能506-4、返回值506-5、说明506-6、用法506-6-1、数据准备506-6
神奇夜光杯·2024-09-14 13:20

pandas中的loc和iloc

loc和iloc的比较.loc和.iloc是pandas提供的两种不同的索引方法，它们的主要区别在于索引数据的依据：.loc：基于标签的索引，使用DataFrame或Series的索引标签（即行名和列名
白日与明月·2024-09-14 04:56

pandas中loc和iloc的区别

语法：DataFrame.loc[row_indexer,column_indexer]示例importpandasaspd#创
林光虚霁晓·2024-09-14 04:54

seurat自学笔记1.0 单细胞数据导入

importanndataimportpandasaspdadata=anndata.read("/home/R/R_data/Seurat/PBMC10/output/adata.h5ad")#adata.X.todense()#将稀疏矩阵转成普通矩阵#X=pd.DataFrame
Sanye2022·2024-09-14 01:36

Pandas教程：详解Pandas数据清洗

目录1.引言2.Pandas基础2.1安装与导入2.2创建一个复杂的DataFrame3.数据清洗流程3.1处理缺失值3.1.1删除缺失值3.1.2填充缺失值3.2数据去重3.3数据类型转换4.数据处理与变换
旦莫·2024-09-13 23:51

python的pandas库

数据结构Pandas中除了Panel数据结构,还引入了两种新的数据结构——Series和DataFrame,这两种数据结构都建立在Nu
帅维维·2024-09-13 22:14

Python数据框操作 -- DataFrame列名和索引设置

先创建一个数据框：importpandasaspddf=pd.DataFrame({'a':[1,1,2,3,4],'b':[5,6,7,8,8]})重新设置数据框的列名，使数据框的列名为“A”和“B”
wodertianna·2024-09-12 19:24

Python DataFrame批量添加新列

在处理数据的时候我想批量增加新的列，但是一般的情况下dataframe只能新增一个列(我查询了很多博客都是这么写的，我也没有找到好方法,本人愚钝，用创建新df和拼接的方法进行批量操作)本人错误的地方我会写在最后面
愤怒的汽水·2024-09-12 18:51

Spark面试题

Spark的主要特点1.2描述Spark运行时架构和组件主要的Spark架构组件：1.3讲述Spark中的弹性分布式数据集（RDD）和数据帧（DataFrame）弹性分布式数据集（RDD）主要特征：创建和转换
golove666·2024-09-12 18:19

[python] 一个例子初步学习DataFrame _ 修改列名

例子:假设有4家公司,他们都在2个省份有自己的业务,用统计量v1,v2进行描述,现在需要对这些数据进行一定的分析.#-*-coding:utf-8-*-importpandasaspdlist1=[1,2,3,4,5,6,7,8]list4=[8,7,6,5,4,3,2,1]list2=['a','a','a','a','b','b','b','b']list3=['c1','c2','c3','
Jean2257·2024-09-12 18:45

Python DataFrame 给列命名

PythonDataFrame给列命名PythonDataFrame给列命名一、在创建DataFrame时给列命名示例1：从字典创建DataFrame示例2：从列表的列表创建DataFrame，并指定列名示例
Python老吕·2024-09-12 17:43

走出豪宅的女人，都经历了什么。

她知道那样她又会再次去重复那屈辱的日子。几年的婚姻，从李丹踏出那栋楼起，灰飞烟灭。
简语流年·2024-09-12 08:04

python基础：pkl格式文件

以字典（dict）、数据框（DataFrame）或任何其他数据类型的形式作为数据集使用的时候，可能希望将它们保存到文件中，以便以后可以使用它们或将它们发送给其他人。
Galaxy.404·2024-09-12 00:23

Python | 使用Pandas DataFrame时的内存泄漏问题及示例

它提供了一个DataFrame对象，允许您以非常直观的方式存储和操作行和列中的表格数据。PandasDataFrames是处理数据的强大工具，但如果不小心使用，它们也可能成为内存泄漏的来源。
python收藏家·2024-09-11 21:28

解决： ImportError: Missing optional dependency ‘openpyxl’. Use pip or conda to install openpyxl.

excel_path='path_to_your_excel_file.xlsx'#使用pandas的read_excel函数读取Excel文件df=pd.read_excel(excel_path)#将DataFrame
白舟的博客·2024-09-11 13:59

SQL联表查询LEFT JOIN 数据去重复

使用leftjoin联表查询时，如果table1中的一条记录对应了table2的多条记录，则会重复查出id相同的多条记录。SELECTt1.*FROMtable1t1LEFTJOINtable2t2ONt1.id=t2.tid解决方法：将查询结果作为中间表，使用groupby进行去重SELECTtmp.*FROM(SELECTt1.*FROMtable1t1LEFTJOINtable2t2ONt1
培根芝士·2024-09-11 09:33

pandas读取带有表头的数据文件，读取无表头的数据文件

pandas，可以使用pip安装：pipinstallpandas导入pandas库：importpandasaspd2.读取带有表头的数据文件当数据文件中包含表头时，pandas会默认将第一行数据作为DataFrame
小桥流水---人工智能·2024-09-11 06:10

Python数据分析之pandas学习！

接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容：1、数据结构简介：DataFrame和Series2、数据索引index3、利用pandas查询数据4、利用pandas的DataFrames进行统计分析5
Python_trys·2024-09-11 02:41

pandas中的concat函数：详尽指南

`concat`简介2.语法和参数3.连接DataFrame按行连接（axis=0）按列连接（axis=1）4.处理索引忽略索引使用键5.添加层次索引6.合并DataFrame7.最佳实践和提示8.结论
小桥流水---人工智能·2024-09-10 06:25

Python Pandas将 DataFrame 转换为列表详解

Pandas提供了灵活强大的数据结构DataFrame，它可以存储和处理各种类型的数据，并提供了丰富的方法和函数来进行数据操作。
Rocky006·2024-09-10 05:22

Python酷库之旅-第三方库Pandas(112)

目录一、用法精讲491、pandas.DataFrame.cumsum方法491-1、语法491-2、参数491-3、功能491-4、返回值491-5、说明491-6、用法491-6-1、数据准备491
神奇夜光杯·2024-09-10 04:11

Pandas 统计分析基础----教材知识（1）

目录Pandas中的结构数据SeriesDataFramePandas中的结构数据pandas的三种常用数据结构说明Series类似数组一种一维数组对象，包含一个值序列，并且包含数据标签，称为索引(index
Extrella_·2024-09-09 08:21

Pandas 统计分析基础----教材知识（2）

目录Pandas索引操作重建索引总结-----reindex的常用参数及其说明更换索引DataFrame数据的查询与编辑DataFrame数据的查询DataFrame数据的编辑Pandas数据运算算术运算
Extrella_·2024-09-09 08:21

使用Tkinter创建交互式表格：TkinterInterTable详解

使用Tkinter创建交互式表格：TkinterInterTable详解是一个Python库，它将TkinterGUI工具包与pandasDataFrame相结合，为开发者提供了一种简单、直观的方式来在图形界面中展示和操作数据表格
蓬玮剑·2024-09-08 23:44

Python酷库之旅-第三方库Pandas(105)

目录一、用法精讲456、pandas.DataFrame.rdiv方法456-1、语法456-2、参数456-3、功能456-4、返回值456-5、说明456-6、用法456-6-1、数据准备456-6
神奇夜光杯·2024-09-08 17:36

Python酷库之旅-第三方库Pandas(107)

目录一、用法精讲466、pandas.DataFrame.eq方法466-1、语法466-2、参数466-3、功能466-4、返回值466-5、说明466-6、用法466-6-1、数据准备466-6-2
神奇夜光杯·2024-09-07 23:32

Python 数据分析— Pandas 基本操作（下）

文章目录学习内容：一、数据分箱二、自定义函数三、DataFrame其他常用函数学习内容：一、数据分箱将Series的每个值对应到区间。
fjwangxi·2024-09-07 17:50

PySpark数据分析基础：PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解_pyspark rdd

DataFrame.show()使用格式：df.show()df.show(1)+---+---+-------+----------+-------------------+|a|b|c|d|e|+-
2401_84187537·2024-09-07 08:47

PySpark数据分析基础：PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解_pyspark rdd(1)

dfDataFrame[a:bigint,b:double,c:string,d:date,e:timestamp]####通过由元组列表组成的RDD创建rdd=spark.sparkContext.parallelize
2401_84181368·2024-09-07 08:46

PySpark数据分析基础：PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解_pyspark rdd(2)

轻松切换到pandasAPI和PySparkAPI上下文，无需任何开销。有一个既适用于pandas（测试，较小的数据集）又适用于Spark（分布式数据集）的代码库。熟练使用pandas的话很快上手3.StreamingApacheSpark中的Streaming功能运行在Spark之上，支持跨Streaming和历史数据的强大交互和分析应用程序，同时继承了Spark的易用性和容错特性。SparkS
2401_84181403·2024-09-07 08:46

Pyspark DataFrame常用操作函数和示例

针对类型：pyspark.sql.dataframe.DataFrame目录1.打印前几行1.1show()函数1.2take()函数2.读取文件2.1spark.read.csv3.获取某行某列的值(
还是那个同伟伟·2024-09-07 08:15

Python处理大数据，如何提高处理速度

一、利用大数据分析工具Dask：https://dask.org/Dask简介：Dask支持Pandas的DataFrame和NumpyArray的数据结构，并且既可在本地计算机上运行，也可以扩展到在集群上运行
RS&·2024-09-07 07:08

Python Pandas大数据处理

pandas处理过大数据时间太长或者没有响应可以使用chunksize将数据分段处理并拼接importpandasaspddf=pd.DataFrame()forchunkinpd.read_csv('
艾杰Hydra·2024-09-07 07:05

报错‘function’object has no attribute‘XXXX’

报错原因：可能是方法后面没有加()#train_x为dataframetrain_X=train_x.to_numpytrain_X=train_X.reshape((train_X.shape[0],
lx999928·2024-09-06 15:53

Python酷库之旅-第三方库Pandas(111)

目录一、用法精讲486、pandas.DataFrame.count方法486-1、语法486-2、参数486-3、功能486-4、返回值486-5、说明486-6、用法486-6-1、数据准备486-
神奇夜光杯·2024-09-06 13:06

【python】—— Python爬虫实战：爬取珠海市2011-2023年天气数据并保存为CSV文件

目录目标准备工作爬取数据的开始时间和结束时间爬取数据并解析将数据转换为DataFrame并保存为CSV文件本文将介绍如何使用Python编写一个简单的爬虫程序，以爬取珠海市2011年至2023年的天气数据
星星法术嗲人·2024-09-06 12:02

Python数据分析会用到的dataframe方法汇总（全）

本文将dataframe的应用分为以下几类：1.创建dataframe的方法2.Dataframe读取文件的方法3.数据类型的转换4.增删改查操作5.统计函数汇总1.创建dataframe的多种方法以下四种类型可以创建
翠花上酸菜·2024-09-06 05:47

Python中pandas包的简单使用

1.导入pandas包首先，你需要导入pandas包：importpandasaspd2.创建DataFrameDataFr
细节的温柔·2024-09-06 03:36

Python酷库之旅-第三方库Pandas(108)

目录一、用法精讲471、pandas.DataFrame.map方法471-1、语法471-2、参数471-3、功能471-4、返回值471-5、说明471-6、用法471-6-1、数据准备471-6-
神奇夜光杯·2024-09-05 18:05

【Python篇】详细学习 pandas 和 xlrd：从零开始

三、使用`pandas`读取Excel文件3.1读取Excel文件的基础方法代码示例：读取Excel文件解释输出示例四、深入理解`DataFrame`和`Series`
Trouvaille ~·2024-09-05 18:03

Spark

DataFrame：DataFrame是基于RDD
傲雪凌霜，松柏长青·2024-09-05 11:20

Python教程：使用 Python 和 PyHive 连接 Hive 数据库

目录1.引言2.类的设计思路2.1类的基本结构3.连接到Hive3.1连接方法4.执行查询4.1查询返回DataFrame4.2查询返回列表5.基本的数据库操作5.1创建表5.2插入数据5.3更新数据5.4
旦莫·2024-09-04 23:32

数据分析——python常用函数（数分入门级框架）

1.1数据类型1.2ndarry生成1.3类型转换1.4形状与行列1.5数组运算1.6逻辑运算1.7索引与切片（index从0开始~）三元表达式：where二.Pandas(两种数据类型seives+dataframe
进击小张·2024-09-04 18:33

DataFrame保存为excel

使用pandas库中的to_excel()函数可以将DataFrame保存为excel文件。
十三木·2024-09-04 07:21
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