Python 3.x 熊猫从数据框中选择一组列
嗨，我想从一个数据帧中选择一组离散列（可能放入一个新的数据帧），然后将这些列的值转换成Python 3.x 熊猫从数据框中选择一组列,python-3.x,pandas,dataframe,Python 3.x,Pandas,Dataframe,嗨，我想从一个数据帧中选择一组离散列（可能放入一个新的数据帧），然后将这些列的值转换成str，这样我就可以对它们求和并检查是否有重复的。比如说, col1 col2 col3 col4 col5 row1 s11 12 13 s14 15 row2 s12 22 23 s24 NaN row3 s13 32 NaN s34 35 s11，s12，s13是字符串，s14，s24，s34也是字符串，其他字段是数
str对它们求和并检查是否有重复的。比如说,
col1 col2 col3 col4 col5
row1 s11 12 13 s14 15
row2 s12 22 23 s24 NaN
row3 s13 32 NaN s34 35
s11
，s12
，s13
是字符串，s14
，s24
，s34
也是字符串，其他字段是数字。现在我想选择列col1
，col3
col5
，并将其中的值转换为str
，这样我就可以连接这些选定列中的值，并进行唯一性/重复性比较。最好的方法是什么 您可以使用选择类型（）
功能：
In [69]: df
Out[69]:
col1 col2 col3 col4 col5
row1 s11 12 13.0 s14 15.0
row2 s12 22 23.0 s24 NaN
row3 s13 32 NaN s34 35.0
row4 s12 22 23.0 s24 NaN
In [70]: (df.select_dtypes(include=['object'])
....: .join(df.select_dtypes(exclude=['object']).astype(str))
....: .duplicated()
....: )
Out[70]:
row1 False
row2 False
row3 False
row4 True
dtype: bool
说明：
In [71]: df.select_dtypes(include=['object'])
Out[71]:
col1 col4
row1 s11 s14
row2 s12 s24
row3 s13 s34
row4 s12 s24
In [73]: df.select_dtypes(exclude=['object']).astype(str)
Out[73]:
col2 col3 col5
row1 12 13.0 15.0
row2 22 23.0 nan
row3 32 nan 35.0
row4 22 23.0 nan
但实际上不需要连接列：
In [66]: df
Out[66]:
col1 col2 col3 col4 col5
row1 s11 12 13.0 s14 15.0
row2 s12 22 23.0 s24 NaN
row3 s13 32 NaN s34 35.0
row4 s12 22 23.0 s24 NaN
In [67]: df.duplicated()
Out[67]:
row1 False
row2 False
row3 False
row4 True
dtype: bool
更新：“如果我只需要col1、col3和col5，并将它们的值串联起来以进行复制，该怎么办？”
仅显示唯一性：
In [78]: df[['col1','col3','col5']].drop_duplicates()
Out[78]:
col1 col3 col5
row1 s11 13.0 15.0
row2 s12 23.0 NaN
row3 s13 NaN 35.0
您可以使用选择类型（）
函数：
In [69]: df
Out[69]:
col1 col2 col3 col4 col5
row1 s11 12 13.0 s14 15.0
row2 s12 22 23.0 s24 NaN
row3 s13 32 NaN s34 35.0
row4 s12 22 23.0 s24 NaN
In [70]: (df.select_dtypes(include=['object'])
....: .join(df.select_dtypes(exclude=['object']).astype(str))
....: .duplicated()
....: )
Out[70]:
row1 False
row2 False
row3 False
row4 True
dtype: bool
说明：
In [71]: df.select_dtypes(include=['object'])
Out[71]:
col1 col4
row1 s11 s14
row2 s12 s24
row3 s13 s34
row4 s12 s24
In [73]: df.select_dtypes(exclude=['object']).astype(str)
Out[73]:
col2 col3 col5
row1 12 13.0 15.0
row2 22 23.0 nan
row3 32 nan 35.0
row4 22 23.0 nan
但实际上不需要连接列：
In [66]: df
Out[66]:
col1 col2 col3 col4 col5
row1 s11 12 13.0 s14 15.0
row2 s12 22 23.0 s24 NaN
row3 s13 32 NaN s34 35.0
row4 s12 22 23.0 s24 NaN
In [67]: df.duplicated()
Out[67]:
row1 False
row2 False
row3 False
row4 True
dtype: bool
更新：“如果我只需要col1、col3和col5，并将它们的值串联起来以进行复制，该怎么办？”
仅显示唯一性：
In [78]: df[['col1','col3','col5']].drop_duplicates()
Out[78]:
col1 col3 col5
row1 s11 13.0 15.0
row2 s12 23.0 NaN
row3 s13 NaN 35.0
如果我只需要col1
、col3
和col5
，并将它们的值串联起来用于重复的
，@daiyue，请参阅“更新：”在我的回答中，如果我只需要col1
，col3
和col5
，并将它们的值串联起来用于重复的
，@daiyue，请参阅我的答案中的“更新”