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पायथन - डेटाफ्रेम से केवल गैर-डुप्लिकेट मान प्रदर्शित करें


हम देखेंगे कि केवल गैर-डुप्लिकेट मान कैसे प्रदर्शित करें। सबसे पहले, हम डुप्लिकेट मानों के साथ एक डेटाफ्रेम बनाएंगे:

dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Robin', 'Scarlett', 'Kat', 'Ted'],
        "Result": ['Pass', 'Fail', 'Pass', 'Fail', 'Pass', 'Pass', 'Pass']
    }
)

ऊपर, हमने 2 कॉलम बनाए हैं। केवल गैर-डुप्लिकेट मान प्रदर्शित करने के लिए, duplicated() विधि और तार्किक NOT का उपयोग करें। इसके माध्यम से, गैर-डुप्लिकेट मान प्राप्त किए जाएंगे:

dataFrame[~dataFrame.duplicated('Student')]

उदाहरण

निम्नलिखित पूर्ण कोड है:

import pandas as pd
# Create DataFrame
dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Robin', 'Scarlett', 'Kat', 'Ted'],
        "Result": ['Pass', 'Fail', 'Pass', 'Fail', 'Pass', 'Pass', 'Pass']
    }
)
print("DataFrame ...\n", dataFrame)
# displaying non-duplicates
res = dataFrame[~dataFrame.duplicated('Student')]
print("\nDataFrame after removing duplicates ...\n", res)

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट देगा:

DataFrame ...
  Result Student
0  Pass   Jack
1  Fail   Robin
2  Pass   Ted
3  Fail   Robin
4  Pass   Scarlett
5  Pass   Kat
6  Pass   Ted
DataFrame after removing duplicates ...
  Result Student
0  Pass   Jack
1  Fail   Robin
2  Pass   Ted
4  Pass   Scarlett
5  Pass   Kat

  1. फिलना या इंटरपोलेट के बिना डेटाफ्रेम से NaN मान हटाएं (पायथन मैटप्लॉटलीब) फिलना या इंटरपोलेट के बिना डेटाफ्रेम से NaN मान हटाएं (पायथन मैटप्लॉटलीब)

    फिल्टर या इंटरपोलेट के बिना डेटाफ्रेम से NaN मान हटाने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: चरण फिगर साइज़ सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग एडजस्ट करें। पांडास डेटा फ्रेम बनाने के लिए ऐरे बनाएं। एक्सिस लेबल्स (टाइम सीरीज सहित) के साथ वन-डायमेंशनल ndarray। इंटरपोलेशन प्लॉटिंग, inde

  1. पायथन पैंडास - गैर-शून्य मानों को आगे प्रसारित करें पायथन पैंडास - गैर-शून्य मानों को आगे प्रसारित करें

    fillna() विधि के method पैरामीटर का उपयोग करें। फॉरवर्ड फिल के लिए मान ffill का उपयोग करें:fillna(method=ffill)मान लीजिए हमारी CSV फ़ाइल Microsoft Excel में कुछ NaN मानों के साथ खुली है:सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें:import pandas as pdCSV फ़ाइल से डेटा पैंडास DataFrame में लोड करें:dataFrame

  1. पायथन पैंडास - गैर-नल मानों को पीछे की ओर प्रसारित करें पायथन पैंडास - गैर-नल मानों को पीछे की ओर प्रसारित करें

    fillna() मेथड के method पैरामीटर का उपयोग करें। बैकवर्ड फिल के लिए, मान bfill का उपयोग करें जैसा कि नीचे दिखाया गया है: fillna(method=bfill) मान लीजिए निम्नलिखित हमारी CSV फ़ाइल है जिसे माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल में कुछ NaN मानों के साथ खोला गया है: पहले आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें: import pandas as pd C