


Bagaimana untuk Mengeluarkan Baris Pendua dengan Cekap Berdasarkan Indeks dalam Panda?
Mengalih keluar Baris Panda dengan Indeks Pendua
Dalam senario analisis data, indeks pendua boleh timbul, yang membawa kepada keperluan untuk mengalih keluar baris tersebut dengan cekap . Artikel ini meneroka penyelesaian kepada masalah ini menggunakan perpustakaan Pandas yang digunakan secara meluas.
Pendekatan Pandas untuk Penyingkiran Pendua
Panda menawarkan beberapa kaedah untuk mengalih keluar baris pendua berdasarkan indeks nilai:
- reset_index().drop_duplicates(subset='index').set_index('index'): Pendekatan ini melibatkan penetapan semula indeks DataFrame, mengenal pasti pendua menggunakan drop_duplicates( ), dan menetapkan semula indeks asal sebagai indeks lajur.
- groupby().first(): Kaedah yang lebih ringkas melibatkan pengumpulan DataFrame mengikut indeksnya dan memilih kejadian pertama menggunakan fungsi first().
- [~df3.index.duplicated(keep='first')]: Kaedah pendua beroperasi secara langsung pada Indeks Pandas, membolehkan penyingkiran pendua sambil mengekalkan contoh pertama. Anda boleh menggunakan keep='last' untuk mengekalkan contoh terakhir pendua.
Perbandingan Prestasi
Kerumitan masa setiap kaedah berbeza-beza berdasarkan saiz dan kerumitan DataFrame. Menanda aras kaedah ini menggunakan sampel DataFrame:
- drop_duplicates(subset='index'): Berprestasi paling rendah kerana operasi isihan asasnya.
- groupby().first(): Berprestasi sedikit kurang daripada duplicated().
- [~df3.index.duplicated(keep='first')]: Paling berprestasi dan boleh dibaca.
Sampel Demonstrasi
Untuk menggambarkan penggunaan kaedah pendua, pertimbangkan sampel DataFrame df3 dengan nilai indeks pendua:
import pandas as pd import datetime # Example DataFrame with duplicate indices startdate = datetime.datetime(2001, 1, 1, 0, 0) enddate = datetime.datetime(2001, 1, 1, 5, 0) index = pd.date_range(start=startdate, end=enddate, freq='H') data1 = {'A' : range(6), 'B' : range(6)} data2 = {'A' : [20, -30, 40], 'B' : [-50, 60, -70]} df1 = pd.DataFrame(data=data1, index=index) df2 = pd.DataFrame(data=data2, index=index[:3]) df3 = df2.append(df1) print(df3) # Remove duplicate rows with duplicate indices df3 = df3[~df3.index.duplicated(keep='first')] print(df3)
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengeluarkan Baris Pendua dengan Cekap Berdasarkan Indeks dalam Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.