接著之前那個介紹pandas索引與選取的文章寫的。如果有錯誤歡迎指出，謝謝。總結的可能不全，後續會補充。
我是不想把相關函式的每個引數都介紹一遍，只介紹最基本的去重刪除等操作。
所有的操作基於如下數表：
pandas的去重函式：pd.drop_duplicates()。
具體用法示例：
df.drop_duplicates(
['c'])
# 對c列去重，保留下來的是第一行的資料。
df.drop_duplicates(
['c'，'d'])
# 對c，d列去重。去重後無變化，因為cd兩列相同的值並不在同一行上。
df.drop_duplicates(
['c'，'e'])
# 對c，e列去重。會刪去c這一行。
df.drop_duplicates(
)# 無變化。因為數表中並沒有兩行或以上完全相同的。
要處理空值，首要的就是要找到空值。
pandas判斷是否為空值的函式（會判斷數表內的每乙個單元格的數字）：
df.isnull()
結果為：
結果為：
任取一列的：
2. 找到空值之後，就要對空值進行處理：
**第一種處理方式：**利用pandas的處理空值的函式：
**示例：
df.dropna(
)# 去掉所有有空值的行
df['b'
].dropna(
)# 去掉b列裡所有為空值的行
**示例：
df.fillna(5)
# 把所有的空值用5填充
df['b'
].fillna(5)
# 把b列裡所有的空值用5填充
需要注意的是這樣的空值填充方式會直接改變原表。
df.loc[df[
'b']
.isnull(),
'b']
=1234
# 把b列裡所有的空值用1234填充
暫時想到的就這麼多。
SqlServersql 如何去重和刪除重複資料
sqlserver沒有oracle的rowid查詢去重，只有distinct查詢去重，但是用於刪除不便。sqlserver row number 函式使用方法 分割槽排序 1 對資料進行分組排序後進行查詢 並刪除多條的重複資料 select row number over partition byx...
資料去重 填補空缺值（拉格朗日）
此時我是不是該喊一聲 我胡漢三又回來啦！這篇部落格容許我摸一下資料清洗的褲腳.1.首先。這是在網上找的資料，乙個心臟病的資料集，英文不好的默默開啟翻譯，被我悄悄的做了手腳變成 髒資料 2.去重 1 將文字傳入kettle，轉換為excel檔案 2 進行去重步驟操作，可以看到有4條重複資料被去除，輸出...
js 去重及去掉陣列中的空值
1.陣列去重 var arr 1343 rere 1343 rerd array.prototype.unique function for var i 0 i this.length i console.log json return res console.log arr.unique 1343...