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...
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...
ignore_index: 设置是否忽略行索引,默认False,去重后的结果的行索引保持原索引不变。如果设置为True,则结果的行索引被重置为0开始的自然数。 drop_duplicates()基本使用 df3 = pd.DataFrame( {'A': ['a0', 'a1', 'a1', 'a2', 'a2'], 'B': ['b0', 'b1', 'b1', 'b2', 'b2'], 'C': [...
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...
df=df.drop_duplicates(subset=['sex'],keep='last')print(df) ignore_index参数测试 ignore_index=True重新排序 我们测试的时候能看到我们用的是保存后面的行值。true就是重新排序,我们会看到行是0,1,2的排序。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
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...
使用drop_duplicates方法,它才是去除重复数据。还是上面的例子,我们使用这个方法: df2.drop_duplicates('a') 1. 就会得到去重后的数据: 是不是也很简单?😁当然他也有同样的可选参数keep来设置去除重复数据的规则,比如下面这样,保留最后重复的数据,去除前面的重复数据: ...
一般写法: dataframe名称.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='last',inplace=True,ignore_index=False) 解释: subset=['A','B']:要A和B列同时重复才删除; keep='last':有重复时保留后面的行; inplace=True:用删除后的dataframe替换掉原来的; ...
Pandas提供了duplicated、Index.duplicated、drop_duplicates函数来标记及删除重复记录 duplicated函数用于标记Series中的值、DataFrame中的记录行是否是重复,重复为True,不重复为False pandas.DataFrame.duplicated(self, subset=None, keep='first', inplace='True') ...
利用pandas库的drop_duplicates()方法去除DataFrame中的重复行 drop_duplicates()方法可以帮助我们去除DataFrame中重复的行，并返回一个新的DataFrame。示例代码：import pandas as pdmy_data = {'col1': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5], 'col2': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd', 'd', 'e']}df = ...