有一个DataFrame如图，若在字段1列的值相同且有连续3次及以上相同次数则就求最后一次相同的字段2值和相同的第一次的字段2的值求差。将差值赋值给新的列，连续重复三次及以上的只保留一个。
原始数据样例
结果样例
DataFrame重复值处理
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1条回答 默认 最新
- 2022-03-02 19:31回答 1 已采纳 可能没啥好办法， 老老实实遍历一遍，生成一个新的df
- 2018-10-21 10:02回答 1 已采纳 df1是你的数据，df1.loc[:, 'd']在最后面的列添加列名‘d’的一列数据，然后将数组d赋值即可 ``` df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(8,
- 2021-05-14 15:44回答 3 已采纳 import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame([47601, 2171, 79059, 10236, 4240, -5545,
- 2023-07-12 10:44青灯照颦微的博客 比如有如下数据表，其中index有重复，且重复的次数不等。需求是：将相同的index进行批量修改，修改为不同的index。比如，给每个相同的idnex加一个后缀（1，2，3，…）：其中，index_column为修改后的索引，index则...
- 2022-06-01 16:36回答 1 已采纳 至少做个demo出来，更好理解。也免去了答主自己变数据。 df=pd.DataFrame({'a':[0,1,2,1,2],'b':[0,3,4,5,4],'c':[11,12,13,14,0]})
- 2021-05-19 11:47回答 1 已采纳 方法1:data2.loc[data2['本月费用'] < 0 ,'本月费用'] = 0 方法2: data2['本月费用'] = [0 if i <0 else i for i in
- 2021-04-22 14:19回答 2 已采纳 看看这个：https://blog.csdn.net/lzw2016/article/details/80472649
- 2021-12-16 14:53lghpy01的博客 DataFrame(6)：DataFrame重复值处理
- 2022-04-20 10:21回答 3 已采纳 data_origin['q']赋值语句后面不要用单引号
- 2021-04-10 07:00回答 2 已采纳 试下下面的代码, 两个表都是二维的表, 思路: 两个循环, 第1层循环第1个表的每个值, 第2个循环是在第2个表中按列循环判断是否为最小值,获取索引 import pandas as pd im
- 2022-02-07 14:53回答 1 已采纳 代码很简单，但是写起来像吃了一个苍蝇一样没有成就感。 df['0']=df.temp.apply(lambda x:1 if x==0 else 0) df['1-25']=df.temp.apply
- 2022-10-23 21:55Yedge的博客 有关DataFrame的数据清洗内容，包括重复值的处理、缺失值处理、特定值替换、删除指定条件行等
- 2023-05-26 10:17赵孝正的博客 Python重复值的处理
- 2023-05-11 08:32Monly21的博客 Pandas(第十四集：DataFrame重复值处理)
- 2022-10-18 21:24bugmaker.的博客 map方法可以对dataframe数据集中的数据进行逐个操作，他与flatMap的不同之处在于，flatMap是将数据集中的数据作为一个整体去处理，之后再对其中的数据做计算，map则是直接对数据集中的数据做单独处理。这里的重复项...
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