DataFrame數(shù)據(jù)框模糊查詢與去重方式
1.數(shù)據(jù)框模糊查詢
數(shù)據(jù)框查詢使用contains函數(shù)+正則表達(dá)式來(lái)實(shí)現(xiàn)。
語(yǔ)法格式如下：
data[data.列名.str.contains()]
1.1查詢以某某開(kāi)頭的數(shù)據(jù)
data[data.列名.str.contains('^某某')]1.2查詢包含某某的數(shù)據(jù)
data[data.列名.str.contains('某某')]1.3查詢以某某結(jié)尾的數(shù)據(jù)
data[data.列名.str.contains('某某$')]上述DataFrame模糊查詢是針對(duì)某列數(shù)據(jù)元素格式全為str格式，方可使用該方法！
若遇到下面這樣的報(bào)錯(cuò)：
ValueError: Cannot mask with non-boolean array containing NA / NaN values
可能某列數(shù)據(jù)元素格式不全是str格式，可能存在int格式等等，因此把某列的數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一成str格式就可以了！
解決方法如下：
data['列名']=data['列名'].apply(str)#把非字符串格式改為字符串格式
1.4多條件查詢
data[data.source.str.contains('某某|某某1')]1.5對(duì)條件查詢結(jié)果進(jìn)行刪除
data[-data.source.str.contains('某某|某某1')]2.數(shù)據(jù)框去重
數(shù)據(jù)框去重使用drop_duplicates函數(shù)可以按某列去重，也可以按多列去重。
語(yǔ)法格式如下：
DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False)
參數(shù)解析：
DataFrame：待去重的數(shù)據(jù)框。subset：用來(lái)指定特定的列。根據(jù)指定的列對(duì)數(shù)據(jù)框去重。默認(rèn)值為None，即DataFrame中一行元素全部相同時(shí)才去除。keep：對(duì)重復(fù)值的處理方式?？蛇x參數(shù)有first,last,False。默認(rèn)值first，即保留重復(fù)數(shù)據(jù)第一條。若選last為保留重復(fù)數(shù)據(jù)的最后一條，若選False則刪除全部重復(fù)數(shù)據(jù)。inplace：是否在原數(shù)據(jù)集上操作。默認(rèn)值False，返回新數(shù)據(jù)框(原數(shù)據(jù)框不改變)。值為True時(shí)直接在原數(shù)據(jù)視圖上刪重，沒(méi)有返回值。
2.1按某列去重
data.drop_duplicates(subset='列名',keep='first',inplace=False)
2.2按多列去重
data.drop_duplicates(subset=['列名','列名1'],keep='first',inplace=False)
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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