今天主要记录一下pandas去重复行以及如何分类汇总。以下面的数据帧作为一个例子:
import pandas as pd data=pd.DataFrame({'产品':['A','A','A','A'],'数量':[50,50,30,30]})
pandas判断dataframe是否含有重复行数据用:df.duplicated()
第一次出现的数据为False.重复的数据行就被记录为True。
去掉重复行数据使用data.drop_duplicates().
可以看到索引乱了,我们使用data.reset_index(),里面的参数drop=True,表明要舍掉原来的索引,不然的话原来的索引会保留下来。
分类汇总主要使用groupby(表明汇总的条件列)以及agg(要汇总的字段/列以及汇总的方式:求和还是最大最小值或者计数)。完整代码如下图
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jul 20 09:08:10 2018 @author: FanXiaoLei """ import pandas as pd data=pd.DataFrame({'产品':['A','A','A','A'],'数量':[50,50,30,30]}) if data.duplicated: dataA=data.drop_duplicates().reset_index(drop=True) print(dataA) dataB=dataA.groupby(by='产品').agg({'数量':sum}) print('数据汇总结果:') print(dataB)
结果展示如下图:
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件!
如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
白云城资源网 Copyright www.dyhadc.com
暂无“pandas去重复行并分类汇总的实现方法”评论...
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2025年04月26日
2025年04月26日
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]