DataFrame.plot() X轴数据去重后展示

2026-08-26

pandas dataframe重复数据查看.判断.去重

本文详解如何使用pandas查看dataframe的重复数据,判断是否重复,以及如何去重 dataframe数据样本: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'name':['苹果','梨','草莓','苹果'], 'price':[7,8,9,8], 'cnt':[3,4,5,4]}) name cnt price 0 苹果 3 7 1 梨 4 8 2 草莓 5 9 3 苹果 6 8 >> 查看dataframe的重复数据 a = df.groupby

pandas中DataFrame和Series的数据去重

在SQL语言中去重是一件相当简单的事情,面对一个表(也可以称之为DataFrame)我们对数据进行去重只需要GROUP BY 就好. select custId,applyNo from tmp.online_service_startloan group by custId,applyNo 1.DataFrame去重但是对于pandas的DataFrame格式就比较麻烦,我看了其他博客优化了如下三种方案. 我们先引入数据集: import pandas as pd data=pd.read_

Chart.js Y轴数据以百分比展示

新手一枚,解决的问题喜欢记录,也许正好有人在网上迷茫的百度着.-0- 最近使用Chart.js做折线图的报表展示,直接显示整数啥的很好弄毕竟例子直接在哪里可以用,百分比就没办法了.百度慢慢汲取营养,虽然总是几篇文章复制粘贴,但还有有收获,然后自己捣鼓半天总算是弄出来了... 首先参考: http://www.chartjs.org/docs/latest/ 引用js,学习基本等等... 然后数据什么的就不说了直说怎么展示, 在配置文件中yAxes>ticks>callback 中设置你需要在Y

AmCharts 对数据排序后展示

在官网看到的例子给chart添加一个排序功能的handler AmCharts.addInitHandler( function(chart){ if (chart.orderByField === undefined){ return; } chart.dataProvider.sort(function(a,b){ if (a[ chart.orderByField ] > b[ chart.orderByField ]){ return -1; } else if ( a[ chart.

SLAM+语音机器人DIY系列：（三）感知与大脑——2.带自校准九轴数据融合IMU惯性传感器

摘要在我的想象中机器人首先应该能自由的走来走去,然后应该能流利的与主人对话.朝着这个理想,我准备设计一个能自由行走,并且可以与人语音对话的机器人.实现的关键是让机器人能通过传感器感知周围环境,并通过机器人大脑处理并输出反馈和执行动作.本章节涉及到的传感器有激光雷达.IMU.轮式里程计.麦克风.音响.摄像头,和用于处理信息的嵌入式主板.关于传感器的ROS驱动程序开发和在机器人上的使用在后面的章节会展开,本章节重点对机器人传感器和嵌入式主板进行讲解,主要内容: 1.ydlidar-x4激光雷达 2

Pandas数据去重和对重复数据分类、求和，得到未重复和重复（求和后）的数据

人的理想志向往往和他的能力成正比. —— 约翰逊其实整个需求呢,就是题目.2018-08-16 需求的结构图: 涉及的包有:pandas.numpy 1.导入包: import pandas as pd import numpy as np 2.构造DataFrame,里面包含三种数据类型:int.null.str data = {"number":[1,1,np.nan,np.nan,2,2,1,2,2], "letter":['a','b',np.nan,n

[Hadoop]-从数据去重认识MapReduce

这学期刚好开了一门大数据的课,就是完完全全简简单单的介绍的那种,然后就接触到这里面最被人熟知的Hadoop了.看了官网的教程[吐槽一下,果然英语还是很重要!],嗯啊,一知半解地搭建了本地和伪分布式的,然后是在没弄懂,求助了Google,搞来了一台机子,嗯,搭了个分布式的.其实是作业要求啦,觉得自己平时用单机的完全够了啦~ 然后被要求去做个WordCount和数据去重的小例子,嗯啊,我就抱着半桶水的Java知识就出发走向“大数据“[其实很小]了. 立马求助官网[官网就是好,虽然看的慢,英语技术两不

MYSQL数据去重与外表填充

经常要对数据库中的数据进行去重,有时还需要使用外部表填冲数据,本文档记录数据去重与外表填充数据. date:2016/8/17 author:wangxl 1 需求对user_info1表去重,并添加age项. 2 表数据 user_info1: +----+----------+------+------+ | id | name | sex | age | +----+----------+------+------+ | 1 | xiaolong | 1 | NULL | | 2 | x

EXCEL技能之数据去重

本篇不属于技术类博文,只是想找个地方记录而已,既然是我的博客嘛,那就自己想写什么就写什么了. CRM中有个EXCEL数据导入功能,几千条数据导入CRM后去重,那是死的心都有的.往回想想EXCEL是否有自带的数据去重功能呢?因为老婆大人是EXCEL高手,遂请教之,果然有,大喜之.... 具体操作如下,点击数据tab页,找到"删除重复项" 选择你的重复列(就是哪些列数据相同你就认为这两行数据重复了),点击确定然后重复值就删除了,整个世界清静了......

mssql sqlserver 三种数据表数据去重方法分享

摘要: 下文将分享三种不同的数据去重方法数据去重:需根据某一字段来界定,当此字段出现大于一行记录时,我们就界定为此行数据存在重复. 数据去重方法1: 当表中最在最大流水号时候,我们可以通过关联的方式为每条重复的记录获取唯一值数据去重方法2:为表中记录,按照指定字段进行群组,并获取最大流水号,然后再进行去重操作数据去重方法3:采用分组后,重复数据组内排名,如果排名大于1代表是重复数据行数据三种去重方法效率对比: 方法3 > 方法2 > 方法1 ), info )) go ---方法1 t

Hadoop 数据去重

数据去重这个实例主要是为了读者掌握并利用并行化思想对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的MapReduce程序设计. 1.实例描述对数据文件中的数据进行去重.数据文件中的每行都是一个数据. 样例输入: file1: 2006-6-9 a 2006-6-10 b 2006-6-11 c 2006-6-12 d 2006-6-13 a 2006-6-14 b 2006-6-15 c 2006-6-11 c

MapReduce实例(数据去重)

数据去重: 原理(理解):Mapreduce程序首先应该确认<k3,v3>,根据<k3,v3>确定<k2,v2>,原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次.Reduce的输出是不重复的数据,也就是每一行数据作为key,即k3.而v3为空或不需要设值.根据<k3,v3>得到k2为每一行的数据,v2为空.根据MapReduce框架设值可知,k1为每行的起始位置,v1为每行的内容.因此,v1需要赋值给k2,使得原来的v1作为新的k2,从而两个或更多文

Echarts使用及动态加载图表数据折线图X轴数据动态加载

Echarts简介 echarts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,一个纯JavaScript的图表库,来自百度...我想应该够简洁了使用Echarts 目前,就官网的文档显示,使用echarts有两种方式,echarts3之前的版本使用“模块化包引入”,echarts3还可以使用标签引入.例如模块化包引入:这里的echarts.js从这里下载,下载完后解压,用到的文件就是echarts-2.2.7\build\dist下的 <body> <div id=

亿级别G级别文本数据去重

亿级别G级别文本数据去重文件总行数字节数去重后行数 [root@d mongoexport]# wc -l superpub-ask-question.csv126530681 superpub-ask-question.csv[root@d mongoexport]# awk '!a[$0]++{print $0}' superpub-ask-question.csv | wc -l63657205[root@d mongoexport]# head -5 superpub-ask-qu

从对集合数据去重到Distinct源码分析

今天在写代码的时候要对数据进行去重,正打算使用Distinct方法的时候,发现这个用了这么久的东西,竟然不知道它是怎么实现的,于是就有了这篇文章. 使用的.net core2.0 1.需求假如我们有这样一个类 public class Model { public int Code { get; set; } public int No { get; set; } public override string ToString() { return "No:" + No + &quo

利用MapReduce实现数据去重

数据去重主要是为了利用并行化的思想对数据进行有意义的筛选. 统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重. 示例文件内容: 此处应有示例文件设计思路数据去重的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次. 自然就想到将同一数据的所有记录都交给一台reduce机器,无路这个数据出现多少次,只要在最终结果中输出一次就可以了. 具体就是reduce的输入应该以数据作为key,而对value-list没有要求. 当reduce收到一个

hadoop —— MapReduce例子（数据去重）

参考:http://eric-gcm.iteye.com/blog/1807468 例子1: 概要:数据去重描述:将file1.txt.file2.txt中的数据合并到一个文件中的同时去掉重复的内容 file1: 2012-3-1 a 2012-3-2 b 2012-3-3 c 2012-3-4 d 2012-3-5 a 2012-3-6 b 2012-3-7 c 2012-3-3 c file2: 2012-3-1 b 2012-3-2 a 2012-3-3 b 2012-3-4 d 201

Oracle数据去重

一.完全重复数据去重方法具体思路是,首先创建一个临时表,然后将DISTINCT之后的表数据插入到这个临时表中;然后清空原表数据;再讲临时表中的数据插入到原表中;最后删除临时表. 对于表中完全重复数据去重,可以采用以下SQL语句. --Code CREATE TABLE "#temp" AS (SELECTDISTINCT * FROM 表名); --创建临时表,并把DISTINCT 去重后的数据插入到临时表中 truncate TABLE 表名; --清空原表数据

05-商品类别数据和VUE展示

一.商品类别数据和VUE展示 1.商品类别数据接口将商品类别数据展示出来,视图(views.py)代码如下: class CategoryViewset(mixins.ListModelMixin,viewsets.GenericViewSet): """ list: 商品分类列表数据 """ queryset = GoodsCategory.objects.all() serializer_class = GoodsCategorySeria

pandas-22 数据去重处理

pandas-22 数据去重处理数据去重可以使用duplicated()和drop_duplicates()两个方法. DataFrame.duplicated(subset = None,keep ='first' )返回boolean Series表示重复行参数: subset:列标签或标签序列,可选仅考虑用于标识重复项的某些列,默认情况下使用所有列 keep:{'first','last',False},默认'first' first:标记重复,True除了第一次出现. last:标

simhash算法：海量千万级的数据去重

simhash算法:海量千万级的数据去重 simhash算法及原理参考: 简单易懂讲解simhash算法 hash 哈希:https://blog.csdn.net/le_le_name/article/details/51615931 simhash算法及原理简介:https://blog.csdn.net/lengye7/article/details/79789206 使用SimHash进行海量文本去重:https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5203186

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