DataFrame.drop_duplicates 方法用于删除 DataFrame 中的重复行。 DataFrame.drop_duplicates 方法的基本语法如下: python DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) subset:可选参数,指定考虑哪些列来判断重复,默认为所有列。可以传入一列或多列的列名列表(作为字符串...
df=pd.DataFrame(data)#在 'Name' 和 'Location' 列上进行去重deduplicated_df = df.drop_duplicates(subset=['Name','Location'])print("Original DataFrame:")print(df)print("\nDeduplicated DataFrame:")print(deduplicated_df)
frame= DataFrame({"k1": ["one"]*3+["two"]*4,"k2": [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5]})#检查是否重复frame.duplicated()#去重,生成新的DataFrameframe.drop_duplicates()#去重,inplace=True对原DataFrame进行操作frame.drop_duplicates(inplace=True)#keep=False,不保留重复值frame.drop_duplicates(keep=Fa...
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False) 参数 subset: 列标签,可选 keep: {‘first’, ‘last’, False}, 默认值 ‘first’ first: 删除第一次出现的重复项。 last: 删除重复项,除了最后一次出现。 False: 删除所有重复项。 inplace:布尔值,默认为 False,是否删除重复项或...
Dataframe的drop_duplicates方法用于删除重复的行。以下是关于drop_duplicates方法的详细解释：主要功能：返回删除重复行后的DataFrame。主要参数：subset：用于指定识别重复项的列名或列名序列。默认情况下，使用所有列进行判断。keep：指定保留哪一行。默认值为’first’，表示保留第一次出现的行。其他...
DropDuplicates() 返回一个新的DataFrame,它仅包含此DataFrame中的唯一行。 这是 Distinct () 的别名。 DropDuplicates(String, String[]) 返回一个新的DataFrame,其中删除了重复行,仅考虑列的子集。 C# publicMicrosoft.Spark.Sql.DataFrameDropDuplicates(stringcol,paramsstring[] cols); ...
在这个例子中,drop_duplicates()保留了第三行,删除了第二行。 2.4 删除所有重复行 如果希望删除所有重复行(即不保留任何重复行),可以将keep参数设置为False。例如: # 删除所有重复行df_no_duplicates = df.drop_duplicates(keep=False)print(df_no_duplicates) ...
drop_duplicates方法的主要形式是drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)，它的功能是返回删除重复行后的DataFrame。参数解析:- subset：该参数可以是列名或列名序列，用于识别重复项，默认情况下它将使用所有列进行判断。返回值解释：默认情况下，它会返回删掉重复...
t=pd_data.drop_duplicates(subset=['c','b'],keep='last',inplace=False)print(t) 说明: keep='first'表示保留第一次出现的重复行,是默认值。keep另外两个取值为"last"和False,分别表示保留最后一次出现的重复行和去除所有重复行。 inplace=True表示直接在原来的DataFrame上删除重复项,而默认值False表示...
dataframe去重 drop_duplicates data.drop_duplicates() #默认:data中一行元素全部相同时才去除 data.drop_duplicates(['a','b'])#data根据’a','b'组合列删除重复项,默认保留第一个出现的值组合。 data.drop_duplicates(['a','b'],keep='last') 传入参数keep='last'则保留最后一个,传入False则全部删除...