数据文件读取/文本数据读取与文本存储 索引、选取和数据过滤 算法运算和数据对齐 函数的应用和映射 层次索引 排序 分组聚合pandas：数据文件读取通过pandas提供的read_xxx相关的函数可以读取文件中的数据，并形成DataFrame,常用的数据读取方法为：read_csv，主要可以读取文本类型的数据 通过DataFrame的相关方式可以获取对应的列或者数据形成一个新的 DataFrame
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2024-01-30 01:28:20
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效果一致import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df["col1"] = ["col1", "others"]
res = df.query("not col1 in ['col1']")
res = df.query("col1 not in ['col1']")
print(res)
原创
2024-04-18 10:14:20
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今天在使用多字段去重时，由于某些字段有多种可能性，只需根据部分字段进行去重，在网上看到了rownumber() over(partition by col1 order by col2)去重的方法，很不错，在此记录分享下：row_number() OVER ( PARTITION BY COL1 O
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2016-04-26 15:20:00
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://.jianblo
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2008-11-05 22:02:00
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文章转自：
[url]
http://space.itpub.net/7366728/viewspace-594893
[/url]
row_number() OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) 表示根据COL1分组，在分组内部根据 COL2排序，而此函数计算的值就表示每组内部排序
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精选
2012-05-16 11:29:42
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row_number() OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)--表示依据COL1分组，在分组内部依据 COL2排序。而此函数返回的值就表示每组内部排序后的顺序编号（组内连续的唯一的)create table student (id int ,classes ...
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2016-01-19 09:20:00
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df_test = pd.DataFrame({'col1': ['A']*2+['B'], 'col2': range(3)}) # 查询col1列重复值所在行
df_test.col1.duplicated() # 首次出现不算重复
df_test.query("col1.duplicated()") # 只能筛选出非首次出现的重复值所在行
# 方法一
df_test.duplicate
原创
2023-08-29 16:33:12
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# 实验1
# df_test检查col1是否会随col0的增大而减小
df_test = pd.DataFrame(
data=[
range(10),
range(10)[::-1]
],
index=['col'+str(i) for i in range(2)]
).T
round(df_test['col0'].corr(df_
原创
2023-10-12 15:53:50
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筛选除了col1以外的列 ~取反方法1drop方法2isin方法3~np.array~只能用于
原创
2023-10-10 16:13:50
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# 筛选分类groupby('col1')下['col2']的重复值
df_test = pd.DataFrame(
data=np.array([
[1]*3 + [2]*3,
np.repeat([1,2,3], 2)
]).T,
columns=['col'+str(i) for i in range(1,3)]
)
# 方法1
df
原创
2023-10-12 08:35:40
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一、前言 我们在使用python进行数据分析时，常需选取部分行列数据作组合运算，这就用到loc&iloc函数。二、详细用法 loc()函数使用索引标签获取行子集，iloc()函数通过行号（即位置）获取行子
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2023-08-10 17:31:30
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# Python中的列操作：使用Col的万能之道
Python是一种功能强大的编程语言，因其易于学习和强大的库而受到广泛欢迎。在数据处理中，列操作经常出现，尤其是在使用像Pandas这样的库时。而在某些特定的场景下，直接操作列的功能可能会让我们事半功倍。在这篇文章中，我们将探讨Python中的列操作，特别是如何有效使用`col()`，并提供相关的代码示例。
## 什么是`col()`？
在P
转自：https://jingyan.baidu.com/article/9989c74604a644f648ecfef3.html SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY ta.Process_Instance_Id ORDER BY nvl(ta.status
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2018-06-21 15:28:00
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row_number() OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) 表示根据COL1分组，在分组内部根据 COL2排序，而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号（组内连续的唯一的)
实例：
初始化数据
create table employee (empid int ,deptid int ,salary decimal(10,2))
insert
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精选
2013-03-05 10:15:45
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语法:sum(col1) over(partition by col2 order by col3 ) 准备数据: DEPT_ID ENAME SAL1 1000 &n
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精选
2014-12-15 17:00:09
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要使用Python的openpyxl模块将DataFrame中的'col1'列合并相同内容的单元格并保存到xlsx格式的工作簿中，您可以按照以下步骤进行操作：首先，确保您已经安装了openpyxl和pandas库，如果没有，可以使用以下命令进行安装：pip install openpyxl pandas接下来，您可以使用以下代码执行合并和保存操作：import pandas as pd
from
原创
2023-09-02 22:05:43
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my_df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'b', 'c', 'a']})
my_df['col1']中的'a'和'b'都替换为'd'要将DataFrame中的'a'和'b'替换为'd'，您可以使用replace方法。以下是如何在您的DataFrame中执行这个操作的示例代码：import pandas as pd
# 创建DataFrame
my_df = pd.
原创
2023-09-23 11:15:38
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## Python中col的用法
### 1. 整体流程
为了帮助你理解在Python中col的用法，我将按照以下步骤进行详细说明：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需模块和函数 |
| 2 | 创建一个DataFrame |
| 3 | 使用col进行列操作 |
| 4 | 执行其他操作 |
### 2. 逐步操作
#### 步骤 1：导入所需模块
原创
2023-07-20 05:48:11
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刚开始学习Python中的numpy、pandas时候，各种索引，切片，行列索引会弄得头昏眼花。其中还包括花式索引，布尔索引等。在这对其中一部分进行总结。loc、iloc、ix方法的使用loc：通过选取行（列）标签索引数据 iloc：通过选取行（列）位置编号索引数据 ix：既可以通过行（列）标签索引数据，也可以通过行（列）位置编号索引数据In [1]: import pandas as pd
I
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2024-01-11 21:57:29
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collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。本文将介绍以下几种方法：namedtupleCounter()dequeOrderedDict 一、namedtuple namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。因为tuple是
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2023-05-18 10:52:07
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