pandas は重複テーブルの重複排除を実装し、それらをテーブルに再変換します
次の記事では、重複したテーブルを削除して再度テーブルに変換するパンダのメソッドを紹介します。これは非常に参考になるので、皆さんのお役に立てれば幸いです。一緒に見に来てください
Pythonがデータを処理する際には、DataFrameとsetがよく使われます。
train=pd.read_csv('XXX.csv')#读取文件 train=train['item_id']#选择要去重的列 train=set(train)#去重 data=pd.DataFrame(list(train),columns=['item_id'])#因为set是无序的,必须要经过list处理后才能成为DataFrame data.to_csv('xxx.csv',index=False)#保存表格
パンダをインポートするのを忘れないでください~
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1. 新しい PPT ファイルを作成し、例として [PPT Tips] という名前を付けます。 2. [PPT Tips]をダブルクリックしてPPTファイルを開きます。 3. 例として 2 行 2 列の表を挿入します。 4. 表の境界線をダブルクリックすると、上部ツールバーに[デザイン]オプションが表示されます。 5. [シェーディング]オプションをクリックし、[画像]をクリックします。 6. [画像]をクリックすると、画像を背景にした塗りつぶしオプションダイアログボックスが表示されます。 7. ディレクトリ内で挿入したいトレイを見つけ、「OK」をクリックして画像を挿入します。 8. テーブル ボックスを右クリックして、設定ダイアログ ボックスを表示します。 9. [セルの書式設定]をクリックし、[画像を網掛けとして並べる]にチェックを入れます。 10. [中央]、[ミラー]など必要な機能を設定し、[OK]をクリックします。注: デフォルトでは、表に画像が入力されます。

1. ワークシートを開き、[スタート]-[条件付き書式]ボタンを見つけます。 2. [列の選択] をクリックし、条件付き書式を追加する列を選択します。 3. [条件付き書式]ボタンをクリックするとオプションメニューが表示されます。 4. [条件付きルールを強調表示]-[間]を選択します。 5. ルールを入力します: 20、24、濃い緑色のテキストと濃い塗りつぶし。 6. 確認後、選択した列のデータは、設定に従って対応する数値、テキスト、セル ボックスで色付けされます。 7. 競合のない条件付きルールは繰り返し追加できますが、競合するルールの場合、WPS は以前に確立された条件付きルールを最後に追加したルールに置き換えます。 8. [Between] ルール 20 ~ 24 と [Less than] 20 の後にセル列を繰り返し追加します。 9. ルールを変更する必要がある場合は、ルールをクリアしてからルールをリセットします。

Pandas インストール チュートリアル: 一般的なインストール エラーとその解決策の分析、特定のコード サンプルが必要です はじめに: Pandas は、データ クリーニング、データ処理、およびデータ視覚化で広く使用されている強力なデータ分析ツールであるため、この分野で高く評価されていますデータサイエンスのただし、環境構成と依存関係の問題により、パンダのインストール時に問題やエラーが発生する可能性があります。この記事では、パンダのインストール チュートリアルを提供し、いくつかの一般的なインストール エラーとその解決策を分析します。 1.パンダをインストールする

帳票を上手に作成できることは、経理や人事、財務の分野だけでなく、多くの営業職にとっても帳票の作成を学ぶことは非常に重要です。なぜなら、販売に関連するデータは非常に大規模かつ複雑であり、問題を説明するために文書に単純に記録することはできないからです。より多くの営業マンがExcelを使った表作成に習熟できるよう、売上予測に関する表作成の課題を編集部が紹介しますので、お困りの友人は必見です! 1. [売上予測・目標設定]xlsmを開き、各テーブルに格納されているデータを分析します。 2. 新規に[空のワークシート]を作成し、[セル]を選択し、[ラベル情報]を入力します。下に[ドラッグ]し、月を[塗りつぶします]。 [その他]のデータを入力し、[

pandas を使用して txt ファイルを正しく読み取る方法には、特定のコード サンプルが必要です。パンダは、広く使用されている Python データ分析ライブラリです。CSV ファイル、Excel ファイル、SQL データベースなど、さまざまな種類のデータの処理に使用できます。同時に、txt ファイルなどのテキスト ファイルを読み取るために使用することもできます。ただし、txt ファイルを読み取るときに、エンコードの問題や区切り文字の問題など、いくつかの問題が発生することがあります。この記事ではパンダを使ってtxtを正しく読む方法を紹介します。

pandas を使用して txt ファイルを読み取るための実践的なヒント、具体的なコード例が必要です データ分析とデータ処理では、txt ファイルは一般的なデータ形式です。 pandas を使用して txt ファイルを読み取ると、高速で便利なデータ処理が可能になります。この記事では、パンダをより効果的に使用して txt ファイルを読み取るのに役立ついくつかの実践的なテクニックを、具体的なコード例とともに紹介します。区切り文字付きの txt ファイルの読み取りパンダを使用して区切り文字付きの txt ファイルを読み取る場合は、read_c を使用できます。

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