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  • 假设我们有 “表1” 这样个数据,需要删除A的重复行,同时保留重复行中B最大值所在的行,即需要得到 “表2” 的结果。 table = pd.DataFrame({"A":["甲", "乙", "甲", "甲"], "B":[2,2,3,4]}) table 表1: ...

    问题描述

    假设我们有 “表1” 这样一个数据,需要删除A列的重复行,同时保留重复行中B列最大值所在的行,即需要得到 “表2” 的结果。

    table = pd.DataFrame({"A":["甲", "乙", "甲", "甲"], 
                  "B":[2,2,3,4]})
    table
    

    表1:
    在这里插入图片描述

    表2:
    在这里插入图片描述


    解决方案1

    1. 对 B 列进行降序排序;
    2. 删除 A 列的重复的行,但保留第一次出现的行。
    3. 重置索引
    table.sort_values("B", ascending=False).drop_duplicates("A", keep='first').reset_index(drop=True)
    

    解决方案2

    通过 groupby 的方法实现。

    table.groupby(['A'])['B'].max()
    
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  • pandas删除某一列的方法(drop函数)

    万次阅读 2021-01-28 20:24:06
    呆瓜半小时入门python数据分析(博主录制)方法:直接del df['column-name']删除sub_grade_,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,...

    呆瓜半小时入门python数据分析(博主录制)

    c49df996f45ca7673fc91fd9047d53b6.png

    方法一:直接del df['column-name']

    aa2d4e111eeea83134d4a181676a8759.png

    删除sub_grade_列, 输入del df['sub_grade_x']

    c988f06710499518b83ce8a83fc8b699.png

    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

    b24750d6d18fda6a7f3e85ae9171a394.png

    48ccb51f79e22bcd11626f8994f4f9ad.png

    2. df.drop('column_name',axis=1, inplace=True)

    输入:df.drop('num',axix=1,inplace=True),改变内存,及输入df的时候,它显示改变后的数据

    b362bce924822fce9e79fe92cee81baa.png

    3. df.drop([df.columns[[0,1, 3]]], axis=1,inplace=True)

    输入:df.drop([df.columns[[0,1]]],axis=1,inpalce=True)

    d5fc2f62d869b635722f866da0e2dfb7.png

    总结:凡是会对原数组作出修改并返回一个新数组的,往往都有一个 inplace可选参数。如果手动设定为True(默认为False),那么原数组直接就被替换。也就是说,采用inplace=True之后,原数组名(如2和3情况所示)对应的内存值直接改变;而采用inplace=False之后,原数组名对应的内存值并不改变,需要将新的结果赋给一个新的数组或者覆盖原数组的内存位置(如1情况所示)。

    通过pandas删除列:

    1.del df['columns'] #改变原始数据

    2.df.drop('columns',axis=1)#删除不改表原始数据,可以通过重新赋值的方式赋值该数据

    3.df.drop('columns',axis=1,inplace='True') #改变原始数据

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  • pandas删除某一列的方法

    千次阅读 2021-01-12 14:24:03
    方法:直接del df['column-name']image删除sub_grade_, 输入del df['sub_grade_x']image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...

    方法一:直接del df['column-name']

    image

    删除sub_grade_列, 输入del df['sub_grade_x']

    image

    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

    image

    image

    2. df.drop('column_name',axis=1, inplace=True)

    输入:df.drop('num',axix=1,inplace=True),改变内存,及输入df的时候,它显示改变后的数据

    image

    **3. df.drop([df.columns[[0,1, 3]]], axis=1,inplace=True) **

    输入:df.drop([df.columns[[0,1]]],axis=1,inpalce=True)

    <

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    我有一个很大的csv,列中包含以0开头、以a结尾的数字。在

    看起来。。在TC_NUM

    0101.0001.

    0101.0002.

    0101.0003.

    我希望它看起来像。。在

    ^{pr2}$

    我的代码:df3['TC_NUM'] = df3['TC_NUM'].astype(str).str[:-1]

    我的代码输出错误。。在TC_NUM

    101.0001

    101.0002

    101.0003

    101.0004

    101.0005

    正在使用edchums fix。。在df4 = pd.read_csv('output2.csv', dtype=object, index_col=0)

    print df4.head()

    df4['TC_NUM'] = df4['TC_NUM'].str[:-1]

    打印正确。。在0 dialog_testcase_0101.0001_greeting.xml 0101.0001

    1 dialog_testcase_0101.0002_greeting.xml 0101.0002

    2 dialog_testcase_0101.0003_greeting.xml 0101.0003

    3 dialog_testcase_0101.0004_greeting.xml 0101.0004

    4 dialog_testcase_0101.0005_greeting.xml 0101.0005

    但是用这个df4['TC_NUM'] = df4['TC_NUM'].str[:-1]

    print df4.head

    df4.to_csv('output2.csv', dtype=object,index_col=0)

    产生的csv输出是。。在0 dialog_testcase_0101.0001_greeting.xml 101.0001

    1 dialog_testcase_0101.0002_greeting.xml 101.0002

    2 dialog_testcase_0101.0003_greeting.xml 101.0003

    3 dialog_testcase_0101.0004_greeting.xml 101.0004

    因此缺少开头的0

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