pandas DataFrame 中按条件筛选或去重后重新定义连续的index

最新推荐文章于 2024-12-20 21:13:31 发布
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#pandas #python

在DataFrame中进行条件筛选或者去重后index将变得不连续，那么如何重设连续的index？

data_train = data_train.reset_index(drop=True)#重设索引

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有酒有风

 

dataframe 按条件删行_如何基于条件表达式从pandas DataFrame中删除行
weixin_39911916的博客
12-21 4639
Zakir..7我将扩展@User的通用解决方案以提供drop免费的替代方案。这是针对根据问题标题(不是OP的问题)定向到此处的人员的假设您要删除所有带有负值的行。一种班轮解决方案是：-df = df[(df > 0).all(axis=1)]逐步说明：-让我们生成一个5x5随机正态分布数据帧np.random.seed(0)df = pd.DataFrame(np.random.randn...
6.DataFrame条件筛选
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pyspark dataframe将一行分成多行并标记序号(index)
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1、概述         最近数据清洗，需要清除dataframe中每列中有死值（即字段中出现连续同样值的行数，继续出现认为可能数据有异常，例如如果数据连续出现3次相同的值即认为死值），做了一些测试。 例如，dataframe的序列值为：[2, 3, 3, 3, 4, 6, 6, 6, 6, 6, 7, 9, 10]，连续的“3”和“6”值即判断为死值，找出其下标，即找到下标[1, 2, 3]、 [5, 6, 7, 8, 9]。
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索引主要用于行列的筛选，在之前的一篇文章中有涉及到DataFrame的切片和筛选，在文章里面 DataFrame 的索引部分，
pandas dataframe 和 pyspark dataframe
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.创建DataFrame2.选取数据列选取行选取条件选择（根据A列值选择B列）统计全局分组排序总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工
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pandas中dataframe()使用
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08-05 937
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本篇主要演示了Dataframe 属性、Dataframe 创建、Pandas 读取和保存数据、Dataframe 数据的选择、Dataframe 的常用方法、Dataframe 修改行列索引等内容，更多知识点请期待下期
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DataFrame 是一个二维的表格数据结构，具有标记的轴（行和列）。创建的series结构，默认索引从0开始（像list的索引一样），但是可以指定索引。3）从Numpy 数组创建DataFrame并指定列名和索引​​​​​​​。举例：定义一个series结构数据，打印下上面方法获取的数据​​​​​​​。举例：定义一个series结构数据，打印删除NaN值后的数据​​​​​​​。举例：定义一个series结构数据，打印去重后的数据​​​​​​​。举例：读取csv文件内容，并转换为字典​​​​​​​。
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一般常用的有两个方法： 1、使用DataFrame.index = [newName]，DataFrame.columns = [newName]，这两种方法可以轻松实现。 2、使用rename方法（推荐）： DataFrame.rename（mapper = None，index = None，columns = None，axis = None，copy = True，inplace = Fa...
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写代码中遇到的一点小问题，如果快速删除连续重复的多行并且类型是可选择的，重复的数量也是可选择的。 比如： df=pd.DataFrame.from_dict( {'id':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23], 'value'['equal','equal','insert','equal','equal','equal','equal','delete','delete','delete','equal','delete','
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假如有个dataframe如下，这里需要去除第一个aa，保留最后一个aa 关键代码 # 如果你想保留第一个aa，那么keep就是first df.reset_index().drop_duplicates(subset='index', keep='first').set_index('index') 结果如下： ...
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np def main(): dates = pd.date_range("20180301", periods=8) df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 5), index=da...
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