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...
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...
importpandas as pd#创建示例 DataFramedata ={'Name': ['Alice','Bob','Alice','Charlie','Bob'],'Age': [25, 30, 25, 35, 30] } df=pd.DataFrame(data)#去重操作deduplicated_df =df.drop_duplicates()print("Original DataFrame:")print(df)print("\nDeduplicated DataFrame:")print(deduplicated...
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。 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。
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...
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 】去重函数drop_duplicates使用方法 1.t1=dfile.drop_duplicates(keep=False) #将重复数据完全去除 2.t2=t1.drop_duplicates(keep='first') #将重复数据保留第一个 3.t2=t1.drop_duplicates(keep='last') #将重复数据保留最后一个
默认情况下,drop_duplicates()会考虑所有列中的重复值。以下是一个简单的示例: importpandasaspd# 创建一个包含重复行的 DataFramedata = {'A': [1,2,2,3,4],'B': [5,6,6,7,8],'C': [9,10,10,11,12] } df = pd.DataFrame(data)# 删除重复行df_no_duplicates = df.drop_duplicates()print...
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) subset考虑重复发生在哪一列,默认考虑所有列,就是在任何一列上出现重复都算作是重复数据 keep 包含三个参数first, last, False,first是指,保留搜索到的第一个重复数据,之后的都删除;last是指,保留搜索到的最后一个重复数据,之前的搜索到的...
.drop_duplicates(keep='first')#keep='last',保留后面的值frame.drop_duplicates(keep='last')#只保留重复值pd.concat([frame.drop_duplicates(), frame.drop_duplicates(keep=False)]).drop_duplicates(keep=False)#根据指定列去重frame.drop_duplicates(['k1'])#根据指定某几列去重frame.drop_duplicates(['...