Làm thế nào để bạn sử dụng bản sao trong python?
Điểm chuẩn đầu tiên chỉ bao gồm một phạm vi nhỏ độ dài danh sách vì một số cách tiếp cận có hành vi 9 Show
Trong biểu đồ, trục y biểu thị thời gian, vì vậy giá trị thấp hơn có nghĩa là tốt hơn. Nó cũng được vẽ log-log để có thể hiển thị nhiều giá trị hơn Loại bỏ các phương pháp tiếp cận 9 Tôi đã thực hiện một điểm chuẩn khác lên tới nửa triệu phần tử trong danh sáchNhư bạn có thể thấy cách tiếp cận 1 nhanh hơn bất kỳ cách tiếp cận nào khác và thậm chí việc xâu chuỗi 1 cũng nhanh hơn hoặc nhanh như nhau so với các cách tiếp cận khácMột điều thú vị khác cần lưu ý ở đây là cách tiếp cận của gấu trúc rất chậm đối với các danh sách nhỏ nhưng có thể dễ dàng cạnh tranh để có được các danh sách dài hơn Tuy nhiên, vì các điểm chuẩn này cho thấy hầu hết các phương pháp đều hoạt động gần như bằng nhau, nên việc sử dụng phương pháp nào không quan trọng (ngoại trừ 3 phương pháp có thời gian chạy 9) gấu trúc. Khung dữ liệu. phương thức sao chép () được sử dụng để tìm các hàng trùng lặp trong DataFrame. Nó trả về một chuỗi boolean xác định xem một hàng trùng lặp hay duy nhất Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng phương pháp này để xác định các hàng trùng lặp trong DataFrame. Bạn cũng sẽ biết một số mẹo thiết thực để sử dụng phương pháp này Tạo một khung dữ liệu
Cũng đọc. tạo và tải DataFrames gấu trúc. Khung dữ liệu. trùng lặp()
Sử dụng Khung dữ liệu. chức năng trùng lặp ()Khi bạn trực tiếp sử dụng hàm 6, các giá trị mặc định sẽ được chuyển đến các tham số để tìm kiếm các hàng trùng lặp trong DataFrame
Sử dụng tham số giữBạn có thể sử dụng tham số keep để chỉ định trường hợp lặp lại nào sẽ được coi là duy nhất và các trường hợp còn lại sẽ được coi là trùng lặp Đặt giữ là 'đầu tiên'Giá trị mặc định của tham số giữ là 'đầu tiên'. Điều đó có nghĩa là phương thức sẽ coi phiên bản đầu tiên của một hàng là duy nhất và các phiên bản còn lại là trùng lặp Hãy thử loại bỏ các hàng trùng lặp _______6Như bạn có thể thấy, hàng thứ năm và hàng thứ bảy đã được xác định là trùng lặp. Hàng thứ năm là một bản sao của hàng đầu tiên và hàng thứ bảy là một bản sao của hàng thứ hai. Do đó, chúng đã bị xóa khỏi DataFrame
Đặt giữ là 'cuối cùng'Khi bạn đặt giá trị của tham số này là 'cuối cùng', phương thức sẽ coi phiên bản cuối cùng của một hàng là duy nhất và các phiên bản còn lại là trùng lặp Hãy thử loại bỏ các hàng trùng lặp
Ở đây, hàng thứ nhất và hàng thứ hai được xác định là trùng lặp trong khi hàng thứ năm và thứ bảy được coi là duy nhất. Đặt giữ là SaiNếu bạn đặt giá trị của keep là giá trị boolean Sai, thì phương thức sẽ coi tất cả các trường hợp của một hàng là trùng lặp Hãy thử loại bỏ các hàng trùng lặp Nhận khóa học Python hoàn chỉnh miễn phíĐối mặt với tình huống tương tự như những người khác? Xây dựng sự nghiệp khoa học dữ liệu của bạn với bằng cấp được ngành công nhận trên toàn cầu. Có được tư duy, sự tự tin và các kỹ năng khiến Nhà khoa học dữ liệu trở nên có giá trị Nhận khóa học Python miễn phí Nhận khóa học Python hoàn chỉnh miễn phíXây dựng sự nghiệp khoa học dữ liệu của bạn với bằng cấp được ngành công nhận trên toàn cầu. Có được tư duy, sự tự tin và các kỹ năng khiến Nhà khoa học dữ liệu trở nên có giá trị Nhận khóa học Python miễn phí
0Sử dụng tham số tập hợp conTham số tập hợp con được sử dụng để chỉ định các cột trong đó các mục trùng lặp sẽ được tìm kiếm. Điều này cực kỳ hữu ích vì bạn có thể chỉ quan tâm đến việc tìm các giá trị trùng lặp cho chỉ một vài cột 1 0Mẹo thiết thực
1 2
Kiểm tra kiến thức của bạnQ1. Giá trị Sai cho tham số giữ được sử dụng để xóa tất cả các hàng trùng lặp khỏi Khung dữ liệu. Đúng hay sai? Câu trả lờiCâu trả lời. Sai. Giá trị Sai xác định tất cả các trường hợp của một hàng trùng lặp nhưng nó không loại bỏ chúng quý 2. Các hàng trùng lặp được xác định như thế nào khi nhiều cột được chuyển đến tham số tập hợp con? Câu trả lờiCâu trả lời. Khi nhiều cột được chuyển đến tham số tập hợp con, phương thức sẽ chỉ coi một hàng là trùng lặp nếu giá trị của tất cả các cột được chỉ định trong hàng đó khớp với giá trị của các cột được chỉ định trong hàng khác Q3. Viết mã để xóa tất cả các phiên bản của các hàng trùng lặp khỏi DataFrame df ngoài phiên bản đầu tiên của các hàng Câu trả lờiCâu trả lời 7 8Q4. Viết mã để xóa tất cả các phiên bản của các hàng trùng lặp khỏi DataFrame df ngoài phiên bản cuối cùng của các hàng Câu trả lờiCâu trả lời 9 8Q5. Viết mã để tìm kiếm các giá trị trùng lặp trong các cột col_1 và col_2 trong DataFrame df Câu trả lờiCâu trả lời. 1Bài viết được đóng góp bởi Shreyansh B và Shri Varsheni Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng phương pháp này để xác định các hàng trùng lặp trong DataFrame. Bạn cũng sẽ biết một số mẹo thiết thực để sử dụng phương pháp này Tạo một khung dữ liệu
Cũng đọc. tạo và tải DataFrames. gấu trúc. Khung dữ liệu. trùng lặp()
Sử dụng Khung dữ liệu. chức năng trùng lặp ()Khi bạn trực tiếp sử dụng hàm 6, các giá trị mặc định sẽ được chuyển đến các tham số để tìm kiếm các hàng trùng lặp trong DataFrame
Sử dụng tham số giữBạn có thể sử dụng tham số keep để chỉ định trường hợp lặp lại nào sẽ được coi là duy nhất và các trường hợp còn lại sẽ được coi là trùng lặp Đặt giữ là 'đầu tiên'Giá trị mặc định của tham số giữ là 'đầu tiên'. Điều đó có nghĩa là phương thức sẽ coi phiên bản đầu tiên của một hàng là duy nhất và các phiên bản còn lại là trùng lặp Hãy thử loại bỏ các hàng trùng lặp _______6Như bạn có thể thấy, hàng thứ năm và hàng thứ bảy đã được xác định là trùng lặp. Hàng thứ năm là một bản sao của hàng đầu tiên và hàng thứ bảy là một bản sao của hàng thứ hai. Do đó, chúng đã bị xóa khỏi DataFrame
Đặt giữ là 'cuối cùng'Khi bạn đặt giá trị của tham số này là 'cuối cùng', phương thức sẽ coi phiên bản cuối cùng của một hàng là duy nhất và các phiên bản còn lại là trùng lặp Hãy thử loại bỏ các hàng trùng lặp
Ở đây, hàng thứ nhất và hàng thứ hai được xác định là trùng lặp trong khi hàng thứ năm và thứ bảy được coi là duy nhất. Đặt giữ là SaiNếu bạn đặt giá trị của keep là giá trị boolean Sai, thì phương thức sẽ coi tất cả các trường hợp của một hàng là trùng lặp Hãy thử loại bỏ các hàng trùng lặp
0Sử dụng tham số tập hợp conTham số tập hợp con được sử dụng để chỉ định các cột trong đó các mục trùng lặp sẽ được tìm kiếm. Điều này cực kỳ hữu ích vì bạn có thể chỉ quan tâm đến việc tìm các giá trị trùng lặp cho chỉ một vài cột 1 0Mẹo thiết thực
1 2
Kiểm tra kiến thức của bạnQ1. Giá trị Sai cho tham số giữ được sử dụng để xóa tất cả các hàng trùng lặp khỏi Khung dữ liệu. Đúng hay sai? Câu trả lờiCâu trả lời. Sai. Giá trị Sai xác định tất cả các trường hợp của một hàng trùng lặp nhưng nó không loại bỏ chúng quý 2. Các hàng trùng lặp được xác định như thế nào khi nhiều cột được chuyển đến tham số tập hợp con? Câu trả lờiCâu trả lời. Khi nhiều cột được chuyển đến tham số tập hợp con, phương thức sẽ chỉ coi một hàng là trùng lặp nếu giá trị của tất cả các cột được chỉ định trong hàng đó khớp với giá trị của các cột được chỉ định trong hàng khác Q3. Viết mã để xóa tất cả các phiên bản của các hàng trùng lặp khỏi DataFrame df ngoài phiên bản đầu tiên của các hàng Câu trả lờiCâu trả lời 7 8Q4. Viết mã để xóa tất cả các phiên bản của các hàng trùng lặp khỏi DataFrame df ngoài phiên bản cuối cùng của các hàng Câu trả lờiCâu trả lời 9 8Q5. Viết mã để tìm kiếm các giá trị trùng lặp trong các cột col_1 và col_2 trong DataFrame df Câu trả lờiCâu trả lời. 1Bài viết được đóng góp bởi Shreyansh B và Shri Varsheni MáyHọcPlusMachine Learning Plus được tạo thành từ một nhóm những người nhiệt tình đam mê Khoa học dữ liệu. Họ giúp các Nhà phát triển, Nhà quản lý doanh nghiệp và Nhà khoa học dữ liệu tuyệt vời trở nên giỏi hơn trong công việc của họ Làm cách nào để tìm các bản sao trong Python?Nhiều cách để kiểm tra xem có tồn tại trùng lặp trong danh sách Python hay không . Độ dài của Danh sách và độ dài của Tập hợp khác nhau Kiểm tra từng phần tử trong tập hợp. nếu có, dup, nếu không, thêm Kiểm tra danh sách. đếm () cho từng phần tử Bản sao trong Python có nghĩa là gì?Nếu một số nguyên hoặc chuỗi hoặc bất kỳ mục nào trong danh sách được lặp lại nhiều lần thì chúng là bản sao.
Python xử lý dữ liệu trùng lặp như thế nào?Phương thức pandas drop_duplicates() giúp loại bỏ các bản sao khỏi Khung dữ liệu Pandas trong Python. . tập hợp con. Tập hợp con lấy một cột hoặc danh sách nhãn cột. . giữ. keep là để kiểm soát cách xem xét giá trị trùng lặp Làm cách nào để sử dụng chức năng trùng lặp trong gấu trúc?Dòng gấu trúc. hàm sao chép () . cú pháp. Loạt. trùng lặp (bản thân, giữ = 'đầu tiên') Thông số. . trả lại. Chuỗi cho biết mỗi giá trị có xuất hiện trong các giá trị trước đó hay không Ví dụ - Theo mặc định, đối với mỗi bộ giá trị trùng lặp, lần xuất hiện đầu tiên được đặt thành Sai và tất cả các giá trị khác thành True |