【问题标题】:Python_Executing specific row by all values from Pandas dataframePython_Executing 来自 Pandas 数据帧的所有值的特定行
【发布时间】:2021-03-05 06:59:32
【问题描述】:

我是 Python 编程新手,正在努力使用 pandas 数据功能。 我有如下设置的熊猫数据框

         col1   col2   col3   col4           
12:00     1      1       3      2
12:05     1      1       3      2
12:10     1      2       4      2
12:15     1      2       4      2
12:20     1      2       4      2
12:25     2      3       7      8 
12:30     2      3       7      8
12:35     2      3       7      8
12:40     2      3       7      8
12:45     4      5       4      3 

我要做的是提取(或擦除)每列数据发生变化时的行

(第 1,2 行)(第 3,4,5 行)(第 6,7,8,9 行)(第 10 行)具有相同的值和不同的时间,因此结果如下所示。时间数据不容忽视。

         col1   col2   col3   col4           
12:00     1      1       3      2
12:10     1      2       4      2
12:25     2      3       7      8 
12:45     4      5       4      3 

如果有任何特性或功能,那将是很大的帮助。 谢谢。

【问题讨论】:

标签: python dataframe bigdata


【解决方案1】:

这是适用于您的查询的代码。

df = pd.DataFrame({
    'Time': ['12:00','12:05','12:10','12:15','12:20','12:25','12:30','12:35','12:40','12:45'],
    'Col1': ['1','1','1','1','1', '2', '2', '2', '2','4'],
    'Col2': ['1','1', '2', '2', '2', '3','3','3','3','5'],
    'Col3': ['3','3', '4', '4','4','7','7','7','7', '4'],
    'Col4': ['2', '2', '2', '2','2', '8', '8', '8','8','3']
})
print(df)
print(df.drop_duplicates(subset=['Col2']))

【讨论】:

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