pandas中groupby函数 pandas中agg函数和apply函数的区别？
pandas中agg函数和apply函数的区别？
Apply（）
和applymap（）是dataframe数据类型的函数，map（）是series数据类型的函数。
apply（）的操作对象是dataframe的一列或一行数据。
applymap（）是元素类型的，作用于每个dataframe的每个数据。
Map（）也是按元素的，为序列中的每个数据调用函数一次。
*apply在数据帧的行/列基础上工作，applymap
在数据帧上按元素工作，map在数据序列上按元素工作。
pandas中哪个函数可以读取excel文档excelfilepython？
导入xlrddata=xlrd.open工作簿（“Excel文件.xls）表格=数据表（）[0]#按索引顺序获取表=数据表按索引（0）#按索引顺序获取表=数据表按名称（U“Sheet1”）#按名称获取
今天，我要在pandas中消除重复的行。我找了很久才找到相关函数
我们先看一个小例子
[Python]查看纯拷贝
从pandas导入系列，dataframe
data=dataframe（{“K”：[1,1,2,2]}）
print data
isduplicated=数据。重复（）
打印重复
打印类型（重复）
数据= data.drop复制（）
打印数据
执行结果是：
[Python]查看纯拷贝
k
0 1
1 1
2 2
3 2
[Python]查看纯拷贝
0 false
1 true
2 false
3 true
[Python]查看纯拷贝
k
0 1
2 2
dataframe的复制方法返回一个布尔序列，指示每行是否重复。
And drop_u2;replications方法，用于返回删除重复行的数据帧
这两个方法将判断所有列，您还可以指定一些列来判断重复项。
例如，您要对名为K2的列进行重复数据消除data.drop重复（[“k2”]）
pandas中groupby函数 pandas的apply函数 pandas中文手册
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