我需要一些帮助。所以我有这样的东西importpandasaspdpath='/Users/arronteb/Desktop/excel/ejemplo.xlsx'xlsx=pd.ExcelFile(path)df=pd.read_excel(xlsx,'Sheet1')df['is_duplicated']=df.duplicated('#CSR')df_nodup=df.loc[df['is_duplicated']==False]df_nodup.to_excel('ejemplo.xlsx',encoding='utf-8')所以基本上这个程序将ejemplo.xlsx(eje
我正在寻找一种从Python列表中删除重复条目的方法，但有一点不同；最终列表必须区分大小写，并优先使用大写单词。例如，在cup和Cup之间我只需要保留Cup而不是cup。与建议首先使用lower()的其他常见解决方案不同，我更愿意在此处保持字符串的大小写，特别是我更愿意保留大写字母而不是小写字母。.再次，我试图改变这个列表:[你好，你好，世界，世界，波兰，波兰]进入这个:[你好，世界，波兰]我应该怎么做？提前致谢。 最佳答案 这不会保留单词的顺序，但会生成一个“唯一”单词列表，并优先使用大写单词。In[34]:words=['Hel
我有以下简单的数据框importpandasaspddf=pd.DataFrame({'column_a':['a','b','c','d','e'],'column_b':['b','x','y','c','z']})column_acolumn_b0ab1bx2cy3dc4ez我希望显示出现在两列中的字符串:result=("b","c")谢谢 最佳答案 交叉路口这概括了任意数量的列。set.intersection(*map(set,map(df.get,df))){'b','c'}
我有两个平面列表，其中一个包含重复值。例如，array1=[1,4,4,7,10,10,10,15,16,17,18,20]array2=[4,6,7,8,9,10]我需要找到array1中也存在于array2中的值，将重复项保留在array1中。期望的结果将是result=[4,4,7,10,10,10]我想避免循环，因为实际数组将包含数百万个值。我尝试了各种集合和相交组合，但就是无法保留重复项.. 最佳答案 您不想使用循环是什么意思？您将不得不以一种或另一种方式对其进行迭代。只需单独接收每个项目并检查它是否在array2中:it
我需要解析一个json文件，不幸的是，它不遵循原型(prototype)。我有两个数据问题，但我已经找到了解决方法，所以我会在最后提到它，也许有人也可以提供帮助。所以我需要像这样解析条目:"Test":{"entry":{"Type":"Something"},"entry":{"Type":"Something_Else"}},...json默认解析器更新字典，因此仅使用最后一个条目。我还必须以某种方式存储另一个，但我不知道该怎么做。我还必须按照它们在文件中出现的相同顺序将键存储在几个字典中，这就是为什么我使用OrderedDict来这样做。它工作正常，所以如果有任何方法可以用重复的
我已将csv读入pandas数据框，它有五列。某些行仅在第二列中具有重复值，我想从数据框中删除这些行，但drop和drop_duplicates都不起作用。这是我的实现:#ReadCSVdf=pd.read_csv(data_path,header=0,names=['a','b','c','d','e'])printSeries(df.b)dropRows=[]#Sanitizethedatatogetridofduplicatesforindx,valinenumerate(df.b):#forallthevaluesif(indx==0):#skipfirstindxcontin
在下面的数据框中，我想消除重复的cid值，以便df.groupby('date').cid.size()的输出匹配df.groupby('date').cid.nunique()的输出。我看过这个post但似乎并没有很好的解决问题的办法。df=pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/108michael/ms_thesis/master/crsp.dime.mpl.df')df.groupby('date').cid.size()date200572006237200736102008131820092664201099720116
我一直在寻找类似set()的方法来删除列表的重复项，除了原始列表中的项目不可哈希(它们是dict).我花了一段时间寻找合适的东西，最后我写了这个小函数:defdeduplicate_list(lst,key):output=[]keys=[]foriinlst:ifnoti[key]inkeys:output.append(i)keys.append(i[key])returnoutput如果key被正确给出并且是一个string，这个函数就可以很好地完成它的工作。不用说，如果我了解到允许相同功能的内置或标准库模块，我会很乐意放弃我的小程序，转而选择更标准和更强大的选择。你知道这样的实
是否有任何等效于pandas.DataFrame.reset_index()的操作，可以处理列名重复的情况？我希望它丢弃列名并为列返回默认编号索引0,1,2..。(当我有重复的列名时，df.rename或df.reindex_axis等方法不起作用。)示例输入:pd.DataFrame(np.random.rand(5,3),columns=['A','A','B'])AAB00.50.30.910.70.90.320.90.40.830.60.20.940.70.40.6预期输出:01200.80.10.210.40.20.420.30.30.430.40.10.841.00.90.
我有一个包含两列的数据框，A和B。A和B的顺序在此上下文中并不重要；例如，我认为(0,50)和(50,0)是重复的。在pandas中，什么是从数据框中删除这些重复项的有效方法？importpandasaspd#Initialdataframe.data=pd.DataFrame({'A':[0,10,11,21,22,35,5,50],'B':[50,22,35,5,10,11,21,0]})dataAB005011022211353215422105351165217500#Desiredoutputwith"duplicates"removed.data2=pd.DataFrame
