我有Books、Chapters和Pages的模型。它们都是由User编写的:fromdjango.dbimportmodelsclassBook(models.Model)author=models.ForeignKey('auth.User')classChapter(models.Model)author=models.ForeignKey('auth.User')book=models.ForeignKey(Book)classPage(models.Model)author=models.ForeignKey('auth.User')book=models.ForeignKe
我有Books、Chapters和Pages的模型。它们都是由User编写的:fromdjango.dbimportmodelsclassBook(models.Model)author=models.ForeignKey('auth.User')classChapter(models.Model)author=models.ForeignKey('auth.User')book=models.ForeignKey(Book)classPage(models.Model)author=models.ForeignKey('auth.User')book=models.ForeignKe
假设我有一个数组a=np.array([1,2,1,3,3,3,0])我如何(以Python方式高效地)找到a的哪些元素是重复的(即非唯一值)？在这种情况下，结果将是array([1,3,3])或可能是array([1,3])如果有效的话。我想出了一些似乎可行的方法:屏蔽m=np.zeros_like(a,dtype=bool)m[np.unique(a,return_index=True)[1]]=Truea[~m]设置操作a[~np.in1d(np.arange(len(a)),np.unique(a,return_index=True)[1],assume_unique=True
假设我有一个数组a=np.array([1,2,1,3,3,3,0])我如何(以Python方式高效地)找到a的哪些元素是重复的(即非唯一值)？在这种情况下，结果将是array([1,3,3])或可能是array([1,3])如果有效的话。我想出了一些似乎可行的方法:屏蔽m=np.zeros_like(a,dtype=bool)m[np.unique(a,return_index=True)[1]]=Truea[~m]设置操作a[~np.in1d(np.arange(len(a)),np.unique(a,return_index=True)[1],assume_unique=True
根据我对左外连接的理解，结果表的行数不应超过左表...如果有误请告诉我...我的左表是192572行8列。我的右表是42160行5列。我的左表有一个名为“id”的字段，它与我右表中名为“key”的列匹配。因此我将它们合并为:combined=pd.merge(a,b,how='left',left_on='id',right_on='key')但是组合后的形状是236569。我误会了什么？ 最佳答案 如果键与另一个DataFrame中的多行匹配，您可以预期这会增加:In[11]:df=pd.DataFrame([[1,3],[2,4
根据我对左外连接的理解，结果表的行数不应超过左表...如果有误请告诉我...我的左表是192572行8列。我的右表是42160行5列。我的左表有一个名为“id”的字段，它与我右表中名为“key”的列匹配。因此我将它们合并为:combined=pd.merge(a,b,how='left',left_on='id',right_on='key')但是组合后的形状是236569。我误会了什么？ 最佳答案 如果键与另一个DataFrame中的多行匹配，您可以预期这会增加:In[11]:df=pd.DataFrame([[1,3],[2,4
我在A列中有一个包含重复值的数据框。我想删除重复项，将具有最高值的行保留在B列中。所以这个:AB110120230240310应该变成这样:AB120240310我猜可能有一种简单的方法可以做到这一点——可能就像在删除重复项之前对DataFrame进行排序一样简单——但我不太了解groupby的内部逻辑，无法弄清楚。有什么建议吗？ 最佳答案 这是最后一个。虽然不是最大值:In[10]:df.drop_duplicates(subset='A',keep="last")Out[10]:AB112032404310你也可以这样做:In[
我在A列中有一个包含重复值的数据框。我想删除重复项，将具有最高值的行保留在B列中。所以这个:AB110120230240310应该变成这样:AB120240310我猜可能有一种简单的方法可以做到这一点——可能就像在删除重复项之前对DataFrame进行排序一样简单——但我不太了解groupby的内部逻辑，无法弄清楚。有什么建议吗？ 最佳答案 这是最后一个。虽然不是最大值:In[10]:df.drop_duplicates(subset='A',keep="last")Out[10]:AB112032404310你也可以这样做:In[
pandasdrop_duplicates函数非常适合“唯一化”数据帧。但是，要传递的关键字参数之一是take_last=True或take_last=False，而我想删除在列子集中重复的所有行。这可能吗？ABC0foo0A1foo1A2foo1B3bar1A例如，我想删除与列A和C匹配的行，所以这应该删除第0行和第1行。 最佳答案 现在有了drop_duplicates，这在pandas中变得容易多了。和保持参数。importpandasaspddf=pd.DataFrame({"A":["foo","foo","foo","b
pandasdrop_duplicates函数非常适合“唯一化”数据帧。但是，要传递的关键字参数之一是take_last=True或take_last=False，而我想删除在列子集中重复的所有行。这可能吗？ABC0foo0A1foo1A2foo1B3bar1A例如，我想删除与列A和C匹配的行，所以这应该删除第0行和第1行。 最佳答案 现在有了drop_duplicates，这在pandas中变得容易多了。和保持参数。importpandasaspddf=pd.DataFrame({"A":["foo","foo","foo","b
