countif函数时间条件,Python日期函数

　　Python是一种优秀的数据分析语言，主要是因为以数据为中心的Python软件包有一个奇妙的生态系统。Pandas就是其中之一，它使得导入和分析数据变得更加容易。

　　数据分析的一个重要部分是分析重复值并删除它们。Pandas duplicated()方法只帮助分析重复值。它返回一个布尔序列，该序列仅对唯一的元素成立。

　　用法：

　　data frame . duplicated(subset=None，keep=first )

　　参数：

　　子集：获取一行或一列行标签。默认值为无。在传递列之后，它只会将它们视为重复项。

　　Keep:控制如何考虑重复值。它只有三个不同的值，默认值是“第一”。

　　-如果是“第一个”，则将第一个值视为唯一值，将其余相同的值视为重复值。

　　-如果是“last”，它将最后一个值视为唯一值，其余相同的值视为重复值。

　　-如果为False，则所有相同的值都被视为重复值。

　　要下载使用的CSV文件，请单击此处。示例：返回一个布尔序列

　　在下面的示例中，根据“名字”列中的重复值返回布尔序列。

　　#进口熊猫套餐

　　进口熊猫作为pd

　　#从csv文件制作数据帧

　　data=pd.read_csv(雇员. csv )

　　#按名字排序

　　data.sort_values(名字，inplace=True)

　　#制作一个布尔系列

　　bool_series=data[名字]。重复()

　　#显示数据

　　data.head()

　　#显示数据

　　数据[布尔系列]

　　输出：

　　如输出图像所示，由于keep参数的默认值为“first”，因此每当出现一个名称时，第一个将被视为“唯一的”，并将被视为“重复的”。

　　示例2:删除重复项

　　在本例中，keep参数设置为False，因此只采用唯一值，并从数据中删除重复值。

　　#进口熊猫套餐

　　进口熊猫作为pd

　　#从csv文件制作数据帧

　　data=pd.read_csv(雇员. csv )

　　#按名字排序

　　data.sort_values(名字，inplace=True)

　　#制作一个布尔系列

　　bool_series=data[名字]。重复(keep=False)

　　#布尔系列

　　布尔系列

　　#传递NOT of bool系列以仅查看唯一值

　　data=data[~bool_series]

　　#显示数据

　　data.info()

　　数据

　　输出：

　　因为duplicated()方法对重复项返回False，所以NOT系列用于检查数据框中的唯一值。

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