


Apakah kaedah untuk membuang pendua dalam panda?
Kaedah deduplikasi panda ialah: 1. Gunakan kaedah drop_duplicates() 2. Gunakan kaedah duplicated() 3. Gunakan kaedah unique() 4. Gunakan kaedah value_counts(). Pengenalan terperinci: 1. Gunakan kaedah drop_duplicates() untuk memadamkan baris pendua dalam bingkai data dan mengembalikan bingkai data baharu Ia boleh menetapkan parameter untuk mengawal cara melakukan penyahduplikasian, seperti menentukan susunan pengekalan dan penyahduplikasian selepas perbandingan masa lajur dan sebagainya.
Sistem pengendalian tutorial ini: sistem Windows 10, komputer DELL G3.
Pandas ialah perpustakaan analisis data Python yang berkuasa yang menyediakan pelbagai kaedah penyingkiran pendua. Berikut ialah kaedah biasa untuk operasi penduaan menggunakan Panda:
1 Gunakan kaedah drop_duplicates()
Kaedah drop_duplicates() digunakan untuk memadamkan baris pendua dalam bingkai data dan mengembalikan bingkai data baharu. Ia boleh menetapkan parameter untuk mengawal cara melakukan penyahduplikasian, seperti menentukan susunan pengekalan selepas penyahduplikasian, lajur perbandingan semasa penyahduplikasian, dsb.
Kod contoh:
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6, 7, 8]}) df_unique = df.drop_duplicates() # 默认情况下,按行进行去重,返回新的数据框
2. Gunakan kaedah pendua()
Kaedah pendua() digunakan untuk mencari baris pendua dalam bingkai data dan mengembalikan siri Boolean. Ia boleh menetapkan parameter untuk mengawal cara melakukan penyahduplikasian, seperti menentukan susunan pengekalan selepas penyahduplikasian, lajur perbandingan semasa penyahduplikasian, dsb.
Kod sampel:
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6, 7, 8]}) df_unique = df[~df.duplicated()] # 使用duplicated()方法查找重复的行,并使用逻辑非运算符返回不重复的行
3 Gunakan kaedah unique()
unique() digunakan untuk mengembalikan semua nilai unik dalam bingkai data dan mengembalikan senarai atau objek Siri. Ia boleh digunakan untuk menyahduplikasi satu atau berbilang lajur.
Kod contoh:
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6, 7, 8]}) df_unique = df.apply(lambda x: pd.Series(x.unique())) # 使用apply()方法对每一列进行去重,并返回一个Series对象
4. Gunakan kaedah value_counts()
value_counts() digunakan untuk mengira bilangan kejadian setiap nilai dalam bingkai data dan mengembalikan objek Siri. Ia boleh digunakan untuk menyahduplikasi satu atau berbilang lajur.
Contoh kod:
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6, 7, 8]}) df_unique = df.groupby(df.columns.tolist()).size().reset_index(name='counts') # 对整个数据框进行分组计数,并返回一个Series对象,然后使用reset_index()方法转换为数据框格式,方便查看每个值的出现次数
Atas ialah kandungan terperinci Apakah kaedah untuk membuang pendua dalam panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Tutorial pemasangan Pandas: Analisis ralat pemasangan biasa dan penyelesaiannya, contoh kod khusus diperlukan Pengenalan: Pandas ialah alat analisis data yang berkuasa yang digunakan secara meluas dalam pembersihan data, pemprosesan data dan visualisasi data, jadi ia sangat dihormati dalam bidang sains data. Walau bagaimanapun, disebabkan oleh konfigurasi persekitaran dan isu pergantungan, anda mungkin menghadapi beberapa kesukaran dan ralat semasa memasang panda. Artikel ini akan memberi anda tutorial pemasangan panda dan menganalisis beberapa ralat pemasangan biasa serta penyelesaiannya. 1. Pasang panda

Python boleh memasang panda dengan menggunakan pip, menggunakan conda, daripada kod sumber, dan menggunakan alat pengurusan pakej bersepadu IDE. Pengenalan terperinci: 1. Gunakan pip dan jalankan arahan pemasangan panda pip dalam terminal atau command prompt untuk memasang panda 2. Gunakan conda dan jalankan arahan pemasangan panda di terminal atau command prompt untuk memasang panda; pemasangan dan banyak lagi.

Pandas ialah alat analisis data yang berkuasa yang boleh membaca dan memproses pelbagai jenis fail data dengan mudah. Antaranya, fail CSV ialah salah satu daripada format fail data yang paling biasa dan biasa digunakan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Panda untuk membaca fail CSV dan melakukan analisis data serta memberikan contoh kod khusus. 1. Import perpustakaan yang diperlukan Mula-mula, kita perlu mengimport perpustakaan Pandas dan perpustakaan lain yang berkaitan yang mungkin diperlukan, seperti yang ditunjukkan di bawah: importpandasaspd 2. Baca fail CSV menggunakan Pan

Cara menggunakan panda untuk membaca fail txt dengan betul memerlukan contoh kod khusus Pandas ialah perpustakaan analisis data Python yang digunakan secara meluas. Ia boleh digunakan untuk memproses pelbagai jenis data, termasuk fail CSV, fail Excel, pangkalan data SQL, dll. Pada masa yang sama, ia juga boleh digunakan untuk membaca fail teks, seperti fail txt. Walau bagaimanapun, apabila membaca fail txt, kadangkala kami menghadapi beberapa masalah, seperti masalah pengekodan, masalah pembatas, dsb. Artikel ini akan memperkenalkan cara membaca txt dengan betul menggunakan panda

Langkah-langkah untuk memasang panda dalam python: 1. Buka terminal atau command prompt 2. Masukkan arahan "pip install panda" untuk memasang perpustakaan panda; 3. Tunggu pemasangan selesai, dan anda boleh mengimport dan menggunakan perpustakaan panda dalam skrip Python; 4. Gunakan Ia adalah persekitaran maya tertentu Pastikan untuk mengaktifkan persekitaran maya yang sepadan sebelum memasang panda 5. Jika anda menggunakan persekitaran pembangunan bersepadu, anda boleh menambah kod "import panda sebagai pd". import perpustakaan panda.

Petua praktikal untuk membaca fail txt menggunakan panda, contoh kod khusus diperlukan Dalam analisis data dan pemprosesan data, fail txt ialah format data biasa. Menggunakan panda untuk membaca fail txt membolehkan pemprosesan data yang cepat dan mudah. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa teknik praktikal untuk membantu anda menggunakan panda dengan lebih baik untuk membaca fail txt, bersama-sama dengan contoh kod tertentu. Baca fail txt dengan pembatas Apabila menggunakan panda untuk membaca fail txt dengan pembatas, anda boleh menggunakan read_c

Alat pemprosesan data: Pandas membaca data daripada pangkalan data SQL dan memerlukan contoh kod khusus Memandangkan jumlah data terus berkembang dan kerumitannya meningkat, pemprosesan data telah menjadi bahagian penting dalam masyarakat moden. Dalam proses pemprosesan data, Pandas telah menjadi salah satu alat pilihan untuk ramai penganalisis dan saintis data. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan pustaka Pandas untuk membaca data daripada pangkalan data SQL dan menyediakan beberapa contoh kod khusus. Pandas ialah alat pemprosesan dan analisis data yang berkuasa berdasarkan Python

Rahsia kaedah deduplikasi Pandas: cara yang cepat dan cekap untuk menyahduplikasi data, yang memerlukan contoh kod khusus Dalam proses analisis dan pemprosesan data, duplikasi dalam data sering ditemui. Data pendua mungkin mengelirukan keputusan analisis, jadi penduaan adalah langkah yang sangat penting. Pandas, pustaka pemprosesan data yang berkuasa, menyediakan pelbagai kaedah untuk mencapai penyahduplikasian data Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah penyahduplikasian yang biasa digunakan, dan melampirkan contoh kod tertentu. Kes penduaan yang paling biasa berdasarkan satu lajur adalah berdasarkan sama ada nilai lajur tertentu diduakan.
