EN1、重复值处理 把数据结构中，行相同的数据只保留一行。 函数语法： drop_duplicates() 删除重复值ne...
2. 使用drop_duplicates方法对index列进行去重处理 由于索引不是DataFrame的一列,我们不能直接使用drop_duplicates方法的subset参数来指定索引。但是,drop_duplicates方法可以直接应用于DataFrame的索引,默认情况下它会检查全部行(基于全部列的值),但因为我们只想针对索引进行去重,需要稍微调整策略。 如果您的DataFrame的索引...
Duplicate columns: Index(['A'], dtype='object') ``` 通过上述代码,我们可以识别出DataFrame中存在的重复列名。 3. 删除重复列的方法 一旦确认了哪些列名重复,我们可以选择保留其中一个列,并删除其他重复列。以下介绍几种常见的删除重复列的方法。 **方法1:使用`loc`索引和`drop()`函数** 我们可以使用`loc...
# 找到重复的行索引duplicate_index=df.index[df.index.duplicated()].unique()print("\n重复的行索引:")print(duplicate_index) 1. 2. 3. 4. 步骤4: 删除重复的行索引 通过利用drop()方法,我们可以删除重复的行索引。我们可以选择保留第一个或最后一个出现的行,即设置keep参数。 # 删除重复行索引(保留第...
DataFrame columns: Index(['A', 'B', 'A', 'C'], dtype='object') Duplicate columns: Index(['A'], dtype='object') ``` 通过上述代码,我们可以识别出DataFrame中存在的重复列名。 3. 删除重复列的方法 一旦确认了哪些列名重复,我们可以选择保留其中一个列,并删除其他重复列。以下介绍几种常见的删除...
# 检查索引是否重复is_duplicate=df.index.duplicated() 1. 2. 2.2 删除重复的行 如果我们发现有重复的索引,我们可以使用drop_duplicates()函数来删除重复的行。该函数会返回一个新的DataFrame,其中包含了删除重复行后的结果。 # 删除重复的行df_cleaned=df[~is_duplicate] ...
set_flags(*[, copy, allows_duplicate_labels]) 返回更新后的flags的新对象。 set_index(keys, *[, drop, append, inplace, ...]) 使用现有列设置DataFrame的索引。 shift([periods, freq, axis, fill_value, suffix]) 以所需的周期数移动索引,可以选择带有时间频率。 skew([axis, skipna, numeric_onl...
labels 行、列索引的标签名称axis = 0 删除列 axis = 1 删除行index 行索引标签columns 列索引标签level 使用多级索引时,指定索引层级inplace 若为True则在原DataFrame上操作,返回空。若为False则返回新DataFrameerrors 当传入的标签不再DataFrame时,是否抛出异常。’raise’ or ‘ignore’ dropna 、 drop_duplicate...
DataFrame.drop(labels[, axis, level, …]) 返回删除的列 DataFrame.drop_duplicates([subset, keep, …]) Return DataFrame with duplicate rows removed, optionally only DataFrame.duplicated([subset, keep]) Return boolean Series denoting duplicate rows, optionally only ...
Duplicate columns: Index(['A'], dtype='object') 1. 2. 3. 通过上述代码,我们可以识别出DataFrame中存在的重复列名。 删除重复列的方法 一旦确认了哪些列名重复,我们可以选择保留其中一个列,并删除其他重复列。以下介绍几种常见的删除重复列的方法。