我想将两个数据帧A、B连接到一个没有重复行的新数据帧(如果B中的行已经存在于A，不要加):数据框A:III012131数据框B:III056131新数据框:III012131256我该怎么做？ 最佳答案 最简单的方法是只进行连接，然后删除重复项。>>>df1AB012131>>>df2AB056131>>>pandas.concat([df1,df2]).drop_duplicates().reset_index(drop=True)AB012131256reset_index(drop=True)是修复concat()和drop_
我想将两个数据帧A、B连接到一个没有重复行的新数据帧(如果B中的行已经存在于A，不要加):数据框A:III012131数据框B:III056131新数据框:III012131256我该怎么做？ 最佳答案 最简单的方法是只进行连接，然后删除重复项。>>>df1AB012131>>>df2AB056131>>>pandas.concat([df1,df2]).drop_duplicates().reset_index(drop=True)AB012131256reset_index(drop=True)是修复concat()和drop_
使用PIP安装新的python包时，我可以更改包名，因为有另一个包同名吗？或者，如何更改现有包的名称？ 最佳答案 无法通过为pip指定参数来更改“导入路径”(安装名称)。所有其他选项都需要某种形式的“更改包”:A.使用pipinstall-egit+http://some_url#egg=some-name:这样即使两个包的导入路径相同，它们也会保存在不同的目录下(使用#egg=之后提供的一些名称)。在此之后，您可以转到包的源目录(通常是venv/src/some-name)并重命名一些文件夹以更改导入路径B-C。Fork存储库，进
使用PIP安装新的python包时，我可以更改包名，因为有另一个包同名吗？或者，如何更改现有包的名称？ 最佳答案 无法通过为pip指定参数来更改“导入路径”(安装名称)。所有其他选项都需要某种形式的“更改包”:A.使用pipinstall-egit+http://some_url#egg=some-name:这样即使两个包的导入路径相同，它们也会保存在不同的目录下(使用#egg=之后提供的一些名称)。在此之后，您可以转到包的源目录(通常是venv/src/some-name)并重命名一些文件夹以更改导入路径B-C。Fork存储库，进
我有以下Python2.7字典数据结构(我不控制源数据-来自另一个系统):{112762853378:{'dst':['10.121.4.136'],'src':['1.2.3.4'],'alias':['www.example.com']},112762853385:{'dst':['10.121.4.136'],'src':['1.2.3.4'],'alias':['www.example.com']},112760496444:{'dst':['10.121.4.136'],'src':['1.2.3.4']},112760496502:{'dst':['10.122.195.3
我有以下Python2.7字典数据结构(我不控制源数据-来自另一个系统):{112762853378:{'dst':['10.121.4.136'],'src':['1.2.3.4'],'alias':['www.example.com']},112762853385:{'dst':['10.121.4.136'],'src':['1.2.3.4'],'alias':['www.example.com']},112760496444:{'dst':['10.121.4.136'],'src':['1.2.3.4']},112760496502:{'dst':['10.122.195.3
我很好奇这个问题:Eliminateconsecutiveduplicatesoflistelements，以及它应该如何在Python中实现。我想出的是这样的:list=[1,1,1,1,1,1,2,3,4,4,5,1,2]i=0whilei输出:[1,2,3,4,5,1,2]我觉得还可以。所以我很好奇，想看看我是否可以删除连续重复的元素并得到这个输出:[2,3,5,1,2]为此，我这样做了:list=[1,1,1,1,1,1,2,3,4,4,5,1,2]i=0dupe=Falsewhilei但这似乎有点笨拙而不是pythonic，你有什么更聪明/更优雅/更有效的方法来实现它吗？
我很好奇这个问题:Eliminateconsecutiveduplicatesoflistelements，以及它应该如何在Python中实现。我想出的是这样的:list=[1,1,1,1,1,1,2,3,4,4,5,1,2]i=0whilei输出:[1,2,3,4,5,1,2]我觉得还可以。所以我很好奇，想看看我是否可以删除连续重复的元素并得到这个输出:[2,3,5,1,2]为此，我这样做了:list=[1,1,1,1,1,1,2,3,4,4,5,1,2]i=0dupe=Falsewhilei但这似乎有点笨拙而不是pythonic，你有什么更聪明/更优雅/更有效的方法来实现它吗？
这是我的DataFrame，应该重复5次:>>>x=pd.DataFrame({'a':1,'b':2},index=range(1))>>>xab012我想要这样的结果:>>>x.append(x).append(x).append(x)ab012012012012但是必须有比追加4次更聪明的方法。实际上，我正在处理的DataFrame应该重复50次。我还没有找到任何实用的东西，包括像np.repeat之类的东西——它只是在DataFrame上不起作用。有人可以帮忙吗？ 最佳答案 你可以使用concat函数:In[13]:pd.c
这是我的DataFrame，应该重复5次:>>>x=pd.DataFrame({'a':1,'b':2},index=range(1))>>>xab012我想要这样的结果:>>>x.append(x).append(x).append(x)ab012012012012但是必须有比追加4次更聪明的方法。实际上，我正在处理的DataFrame应该重复50次。我还没有找到任何实用的东西，包括像np.repeat之类的东西——它只是在DataFrame上不起作用。有人可以帮忙吗？ 最佳答案 你可以使用concat函数:In[13]:pd.c
