Pandas에서 연속 중복을 제거하는 방법은 무엇입니까?
Pandas에서 연속 중복 제거
Pandas의 drop_duplicates() 메소드는 모든 중복 값을 제거하는 데 효과적이지만 연속 발생을 식별하지는 않습니다. . 이러한 제한을 해결하기 위해 연속된 중복 항목만 선택적으로 삭제하는 효율적인 방법이 있습니다.
한 가지 접근 방식은 시프트 기능을 사용하여 현재 값을 이전 값과 비교합니다.
a.loc[a.shift() != a]
이 논리는 다음을 반환합니다. 연속된 중복이 False 값으로 특성화되는 마스크입니다. 그런 다음 loc 방법은 True 값이 있는 행만 선택하여 연속 중복 항목을 효과적으로 제거합니다.
또 다른 방법은 diff 기능을 활용하여 변경 사항을 감지합니다.
a.loc[a.diff() != 0]
그러나 이 접근 방식은 덜 효율적입니다. 미분 계산과 관련된 오버헤드로 인해 대규모 데이터 세트의 경우
업데이트
기본 이동 기간이 1이므로 Shift() 및 Shift( 1) 동일한 결과 생성:
a.loc[a.shift(1) != a]
이렇게 하면 첫 번째 연속 값이 중복 항목으로 올바르게 식별됩니다.
위 내용은 Pandas에서 연속 중복을 제거하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.
