Вопрос или проблема
Я хотел бы сделать что-то подобное тому, что мы делаем с loc() и строками. Хотя теперь я хочу получить столбцы с одинаковыми значениями. Или применить какой-то фильтр с уникальными значениями для поиска столбцов.
Вещи, которые я попробовал и которые не сработали:
from itertools import combinations
[(i, j) for i,j in combinations(df, 2) if df[i].equals(df[j])]
Затем я попробовал nunique:
data.loc[:, data.nunique() < 1].columns
Вывод: Index([], dtype=”object”)
Я составил свои списки “вручную”, используя value_counts(), чтобы проверить, какие из столбцов имеют одинаковые значения. Очень вероятно, что существует “симпатичный”, чистый, быстрый способ сделать это с помощью кода.
Спасибо заранее.
С наилучшими пожеланиями,
Ричард Левинсон
Ответ или решение
Чтобы найти список категориальных столбцов в DataFrame, которые имеют одинаковые значения, можно использовать библиотеки Python, такие как Pandas, для анализа и обработки данных. В данном ответе мы рассмотрим эффективный подход к этой задаче, а также предложим код, который можно использовать для автоматизации этого процесса.
Понимание задачи
Ваша задача состоит в идентификации столбцов, которые содержат идентичные наборы значений. Это может быть полезно для устранения дублирующихся данных или для упрощения анализа.
Примеры и методы
Вот простой и эффективный способ решения задачи, используя группы и преобразования в библиотеках Pandas.
Шаг 1: Импортируйте необходимые библиотеки
import pandas as pdШаг 2: Создайте DataFrame
Для начала, создайте пример DataFrame, чтобы продемонстрировать способ нахождения столбцов с одинаковыми значениями:
data = {
'A': ['cat', 'dog', 'cat', 'dog'],
'B': ['cat', 'dog', 'cat', 'dog'],
'C': ['fish', 'dog', 'fish', 'dog'],
'D': ['cat', 'dog', 'cat', 'dog']
}
df = pd.DataFrame(data)Шаг 3: Найдите дублирующиеся столбцы
Теперь воспользуемся методом, который позволяет находить столбцы с одинаковыми значениями. Мы можем воспользоваться функцией apply вместе с set и nunique для этого:
# Создаем словарь для хранения уникальных значений и соответствующих столбцов
unique_counts = {}
for column in df.select_dtypes(include=['object']).columns:
# Используем frozenset, чтобы хранить уникальные значения в неизменяемом виде
values = frozenset(df[column].unique())
if values in unique_counts:
unique_counts[values].append(column)
else:
unique_counts[values] = [column]
# Фильтруем для получения только тех значений, которые представляют несколько столбцов
duplicates = {k: v for k, v in unique_counts.items() if len(v) > 1}
# Выводим найденные дублирующиеся столбцы
for cols in duplicates.values():
print("Столбцы с одинаковыми значениями:", cols)Результат выполнения кода
Этот код создает словарь уникальных значений и их соответствующих столбцов, а затем фильтрует его, чтобы оставить только те записи, где есть несколько столбцов с одинаковыми уникальными значениями. Результатом выполнения кода будет вывод названий дублирующихся столбцов, которые имеют одинаковые значения.
Заключение
Такой подход позволяет эффективно находить столбцы с одинаковыми значениями, избегая необходимости ручного анализа данных с использованием value_counts(). Также он предоставляет возможность анализа больших объемов данных, что делает его удобным для применения в промышленных приложениях.
Не забывайте, что корректный анализ данных — это важный аспект работы в области ИТ. Благодаря инструментам, таким как Pandas и методам работы с DataFrame, процесс становится гораздо более управляемым и менее трудоемким.