关于近期使用pandas的一些经验总结

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1.pandas的去重函数drop_duplicates

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first‘, inplace=False)

其中subset参数为用来指定要去重的列，默认是所有列；

keep参数有first,last,False三个可选项，first表示保留重复项中的第一项，last保留最后一项，False全部删除，默认为first；

inplace参数取bool值，为True时表示在原变量上直接修改，为False表示创建一个副本保存修改，默认为True。

1 例：
2 data = [[1,2,3],[3,2,1],[1,1,3],[1,3,2]]
3 df = pd.DataFrame(data, columns=(‘a‘,‘b‘,‘c‘))

#将a列去重
df.drop_duplicates(‘a‘)

 2.当某一列为字符串时，要删除这列中包含某个字符串的行

data = [[1,‘蓝翔挖掘机‘], [2,‘新东方的锅‘], [3,‘蓝翔金克拉‘], [4,‘新东方英语‘]]
df = pd.DataFrame(data, columns=(‘id‘, ‘商品‘))

#删除“商品”列包含“蓝翔”的行
df = df[~df[‘商品‘].str.contains(‘蓝翔‘)]

 3.将二维列表转为一维，例如[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]转为[1,2,3,4,5,6,7,8,9]　　-- 　　处理数据过程中遇到的

使用 itertools 中的 chain模块

from itertools import chain
a = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
print(‘a:‘,a)
b = list(chain.from_iterable(a))
print(‘b:‘,b)

关于近期使用pandas的一些经验总结

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原文地址：https://www.cnblogs.com/fxm1/p/11539811.html