参数：
-i: 不区分大小写
-c: 统计包含匹配的行数
-n: 输出行号
-v: 反向匹配
示例文件： (example.txt)
The cat's name is Tom, what's the mouse's name?
The mouse's NAME is Jerry
They are good friends
1、找出包含name的行
# 等价于 cat example.txt |
# Python LOC 排除某些行实现教程
## 目标
通过本教程，你将学会如何使用 Python 来排除某些行，以便在处理文件或代码时更加灵活和高效。
## 前提条件
在开始学习之前，你应该对 Python 有一定的了解，并且已经安装了 Python 开发环境。
## 整体流程
下面的表格展示了整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 |
# MySQL 中使用 SUM 排除重复行的技巧
在日常的数据处理过程中，常常需要对表中的数据进行汇总操作。MySQL 提供了许多强大的聚合函数，其中最常用的一个便是 `SUM` 函数。然而，在对数据进行汇总时，有时候我们需要排除重复的行，以获得准确的结果。本文将探讨如何在 MySQL 中使用 `SUM` 函数排除重复的行，并给出代码示例和详细解释。
## 基本概念
`SUM` 函数用于对某
# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd IO = "ABC.xlsx" df = pd.DataFrame(pd.read_excel(io=IO, sheet_name="翻译列表")) for index, row in df.iterrows() ...
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2021-09-06 16:27:00
3109阅读
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直接调用pd的函数，然后指定行、列
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2021-05-14 13:51:00
880阅读
pandas 遍历有以下三种访法。 0.for i in df:并不是遍历行的方式 正式因为for in df不是直接遍历行的方式所以我们研究了如下方法。 1.iterrows（）：在单独的变量中返回索引和行项目，但显着较慢 2.itertuples（）：快于.iterrows（），但将索引与行项目
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2019-11-01 11:03:00
733阅读
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需求判断一个df中的各行各列是否包含某值，然后做出操作读取文件import pandas
原创
2023-06-07 09:46:28
103阅读
去除重复行在默认情况之下,查询会返回全部的行,包括重复行,那么有的时候我们的实际需求是对于每个重复行我们只要一行,其余重复的都删除,这个时候我们就要进行去除重复行比如我们给出一个实际问题如下:如果这个时候我们要查询员工表中一共有哪些部门id,那么我们应该如何去做?那么有了这个问题之后我们就要去解决这个问题:我们给出如下几种解决方式便于我们理解(其中既有错误的解决方式,也有正确的解决方式,便于我们对
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2023-09-20 08:57:09
63阅读
创建df：>>> df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=list('ABCD'), index=list('1234'))
>>> df
A B C D
1 0 1 2 3
2 4 5 6 7
3 8 9 10 11
4 12
pandas取dataframe特定行/列 import numpy as np from pandas import DataFrame import pandas as pd df=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=['one','two' ...
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2021-06-16 23:32:00
5954阅读
To directly answer this question’s original title “How to delete rows from a pandas DataFrame based on a conditional expression” (which I understand is not necessarily the OP’s problem but could help
原创
2023-02-07 00:00:51
1698阅读
使用 pandas 处理数据时，遍历和并行处理是比较常见的操作了本文总结了几种不同样式的操作和并行处理方法。1. 准备示例数据import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(40, 100, (5, 10)), columns=[f's{i}' for i in range(10)], inde
How to iterate over rows in a DataFrame in Pandas-DataFrame按行迭代https://stackoverflow.com/questions/16476924/how-to-iterate-over-rows-in-a-dataframe-in-pandashttp://stackoverflow.com/questions/7837722/
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2023-06-03 22:41:37
109阅读
# 选取等于某些值的行记录df.loc[df['column_name'] == some_value]# 选取某列是否是某一类型的数值df.loc[df['column_na
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2023-05-18 17:08:05
128阅读
代码如下：import pandas as pddef write_csv_line_by_line(): d = [[str(i) for i in range(10)] for j in range(10)] df = pd.DataFrame(d) # df.to_csv('res.csv', header=False) # 不加表头 df.columns = ['
原创
2021-12-23 15:50:01
3334阅读
PupilSize = PupilSize[PupilSize['PupilSize'] > 200]#只要大于200以上的瞳孔
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2021-06-03 22:20:00
634阅读
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1.按列取、按索引/行取、按特定行列取 import numpy as np from pandas import DataFrame import pandas as pd df=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=['one','two','
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2018-12-11 21:15:00
1240阅读
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https://blog.csdn.net/ls13552912394/article/details/79349809 https://tracholar.github.io/wiki/python/pandas.html
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2019-06-19 09:10:00
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图片 删除作废发票及其所在行。 train2=pd.read_excel('1.xlsx',sheet_name='4')//读取内容 print(train2)//输出 企业代号 金额 税额 价税合计 发票状态0 E1 9401.71 1598.29 11000 有效发票1 E1 8170.94 ...
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2021-09-19 12:30:00
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如果您使用 Python 和 Pandas 进行数据分析，那么很快就会接触到循环。 然而，即使对于较小的 DataFames 来说，使用标准循环也是非常耗时的，对于较大的 DataFrames 来说，可能需要很长的时间。 当你第一次等待超过半个小时来执行代码时，那么本文是你所需要的。标准循环Datatrames 是 pandas 对象，具有行和列。 如果使用循环，您将遍
