pandas는 중복 테이블의 중복 제거를 구현하고 이를 테이블로 다시 변환합니다.
다음 기사에서는 중복 테이블을 제거하고 다시 테이블로 변환하는 Pandas 방법을 공유할 것입니다. 이 방법은 좋은 참고 가치가 있으며 모든 사람에게 도움이 되기를 바랍니다. 함께 구경해보세요
파이썬에서 데이터를 처리할 때 DataFrame과 Set을 자주 사용합니다.
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
판다를 가져오는 것을 잊지 마세요~
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1. 예시처럼 새 PPT 파일을 만들고 이름을 [PPT Tips]로 지정합니다. 2. [PPT 팁]을 더블클릭하여 PPT 파일을 엽니다. 3. 예를 들어 행 2개와 열 2개로 구성된 표를 삽입합니다. 4. 테이블 테두리를 더블클릭하면 상단 툴바에 [디자인] 옵션이 나타납니다. 5. [음영] 옵션을 클릭한 후 [그림]을 클릭하세요. 6. [그림]을 클릭하면 그림을 배경으로 채우기 옵션 대화 상자가 나타납니다. 7. 디렉토리에서 삽입하려는 트레이를 찾은 후 확인을 클릭하여 그림을 삽입하세요. 8. 테이블 상자를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 설정 대화 상자를 불러옵니다. 9. [셀 서식]을 클릭하고 [이미지를 음영으로 배열]을 선택하세요. 10. [중앙], [미러] 및 기타 필요한 기능을 설정한 후 확인을 클릭하세요. 참고: 기본값은 테이블에 그림을 채우는 것입니다.

1. 워크시트를 열고 [시작]-[조건부 서식] 버튼을 찾습니다. 2. 열 선택을 클릭하고 조건부 서식을 추가할 열을 선택합니다. 3. [조건부 서식] 버튼을 클릭하면 옵션 메뉴가 나타납니다. 4. [조건부규칙 강조]-[사이]를 선택하세요. 5. 20, 24, 진한 녹색 텍스트와 어두운 채우기 색상 규칙을 입력합니다. 6. 확인 후, 선택한 열의 데이터는 설정에 따라 해당 숫자, 텍스트 및 셀 상자로 색상이 지정됩니다. 7. 충돌하지 않는 조건부 규칙은 반복적으로 추가할 수 있지만, 충돌하는 규칙의 경우 WPS는 이전에 설정된 조건부 규칙을 마지막에 추가된 규칙으로 대체합니다. 8. [사이] 규칙 20-24 및 [보다 작음] 20 뒤에 셀 열을 반복적으로 추가합니다. 9. 규칙을 변경해야 하는 경우 규칙을 삭제한 다음 규칙을 재설정하면 됩니다.

Pandas 설치 튜토리얼: 일반적인 설치 오류 및 해결 방법 분석, 구체적인 코드 예제가 필요합니다. 소개: Pandas는 데이터 정리, 데이터 처리 및 데이터 시각화에 널리 사용되는 강력한 데이터 분석 도구이므로 현장에서 높은 평가를 받고 있습니다. 데이터 과학의 . 그러나 환경 구성 및 종속성 문제로 인해 Pandas를 설치할 때 몇 가지 어려움과 오류가 발생할 수 있습니다. 이 기사에서는 Pandas 설치 튜토리얼을 제공하고 몇 가지 일반적인 설치 오류와 해결 방법을 분석합니다. 1. 팬더 설치

능숙하게 양식을 작성할 수 있다는 것은 회계, 인사, 재무에 필요한 기술일 뿐만 아니라 많은 영업사원에게도 매우 중요합니다. 왜냐하면 매출과 관련된 데이터는 매우 크고 복잡하며, 문제를 설명하기 위해 단순히 문서에 기록할 수는 없기 때문입니다. 더 많은 영업사원들이 엑셀을 능숙하게 활용하여 테이블을 만들 수 있도록 편집자가 판매예측에 관한 테이블 만들기 이슈를 소개합니다. 1. [매출 예측 및 목표 설정], xlsm을 열어 각 테이블에 저장된 데이터를 분석합니다. 2. 새로운 [빈 워크시트]를 생성하고 [셀]을 선택한 후 [라벨 정보]를 입력하세요. 아래로 [드래그]하여 달을 [채우세요]. [기타] 데이터를 입력한 후 [

Pandas를 사용하여 txt 파일을 올바르게 읽으려면 특정 코드 예제가 필요합니다. Pandas는 널리 사용되는 Python 데이터 분석 라이브러리로 CSV 파일, Excel 파일, SQL 데이터베이스 등을 포함하여 다양한 데이터 유형을 처리하는 데 사용할 수 있습니다. 동시에 txt 파일과 같은 텍스트 파일을 읽는 데에도 사용할 수 있습니다. 그러나 txt 파일을 읽을 때 인코딩 문제, 구분 기호 문제 등과 같은 몇 가지 문제가 발생할 수 있습니다. 이 기사에서는 팬더를 사용하여 txt를 올바르게 읽는 방법을 소개합니다.

Pandas를 사용하여 txt 파일을 읽는 실용적인 팁, 데이터 분석 및 데이터 처리에서 txt 파일은 일반적인 데이터 형식입니다. Pandas를 사용하여 txt 파일을 읽으면 빠르고 편리한 데이터 처리가 가능합니다. 이 기사에서는 특정 코드 예제와 함께 pandas를 사용하여 txt 파일을 더 잘 읽는 데 도움이 되는 몇 가지 실용적인 기술을 소개합니다. 구분 기호가 있는 txt 파일 읽기 팬더를 사용하여 구분 기호가 있는 txt 파일을 읽을 때 read_c를 사용할 수 있습니다.

때때로 Word 테이블에서 계산 문제가 발생하는 경우가 많습니다. 일반적으로 이러한 문제가 발생하면 대부분의 학생들은 계산을 위해 Word 테이블을 복사하고 일부 학생들은 자동으로 계산기를 사용합니다. 빨리 계산하는 방법이 있나요? 물론, 실제로 합계는 Word에서도 계산할 수 있습니다. 그럼 어떻게 하는지 아시나요? 오늘은 함께 살펴보시죠! 더 이상 고민하지 말고, 도움이 필요한 친구들은 빨리 수집해야 합니다! 단계 세부사항: 1. 먼저 컴퓨터에서 Word 소프트웨어를 열고 처리해야 하는 문서를 엽니다. (그림 참조) 2. 다음으로 합산된 값이 있는 셀에 커서를 놓고(그림 참조) [메뉴 모음]을 클릭합니다.

Pandas 중복 제거 방법의 비밀: 데이터를 중복 제거하는 빠르고 효율적인 방법으로, 데이터 분석 및 처리 과정에서 데이터 중복이 자주 발생합니다. 중복된 데이터는 분석 결과를 오도할 수 있으므로 중복 제거는 매우 중요한 단계입니다. 강력한 데이터 처리 라이브러리인 Pandas는 데이터 중복 제거를 달성하기 위한 다양한 방법을 제공합니다. 이 기사에서는 일반적으로 사용되는 중복 제거 방법을 소개하고 특정 코드 예제를 첨부합니다. 단일 컬럼 기반 중복 제거의 가장 일반적인 경우는 특정 컬럼의 값이 중복되는지 여부에 따른 것입니다.
