drop_duplicates() 方法用于从 DataFrame 中删除重复的行。语法：DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)subset (可选): 列表形式，指定需要考虑的列来判断是否为重复项。keep (可选): 控制哪一行被认为是重复的。默认值 'first' 表示除了第一行外的其他重复行都会被删除；如果设...
df=df.drop_duplicates(subset=['sex'],keep=False)print(df) 留第一次出现的【keep='first'】 保留第一次出现的,后面的都删除。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.DataFrame({'name':['张丽华','李诗诗','王语嫣','赵飞燕','阮玲玉'],'sex...
drop_duplicates(keep='last') print("保留最后一个重复项:") print(df_unique_last) 6. 原地去重(慎用) 虽然drop_duplicates()默认返回一个新的DataFrame,但你可以通过将其赋值回原变量来“原地”去重。然而,这通常不是最佳实践,因为它会覆盖原始数据。 df.drop_duplicates(inplace=True) print("原地去重后的...
要使dataframe中的列具有唯一性,可以使用以下方法: 1. 使用drop_duplicates方法:该方法可以删除dataframe中的重复行,从而使得某一列具有唯一性。可以通过指定subse...
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...
.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(['...
Pandas DataFrame.drop_duplicates()用例 drop_duplicates()函数执行常见的数据清理任务, 该任务处理DataFrame中的重复值。此方法有助于从DataFrame中删除重复的值。 句法 DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数 子集:它采用一列或列标签列表。它仅考虑用于标识重复项的某些列。
要剔除重复列,你可以使用drop_duplicates函数。在这种情况下,你可以使用subset参数指定要检查的列,然后使用keep参数指定保留哪个重复列。以下是实现的代码: my_df = my_df.loc[:, ~my_df.columns.duplicated()] 1. 这将返回一个剔除重复列的DataFrame。
data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) 代码中subset对应的值是列名,表示只考虑这两列,将这两列对应值相同的行进行去重。默认值为subset=None表示考虑所有列。 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...
Python Pandas DataFrame.drop_duplicates() 函数从DataFrame中删除所有重复的行。 pandas.DataFrame.drop_duplicates()的语法 DataFrame.drop_duplicates(subset: Union[Hashable, Sequence[Hashable], NoneType]=None,keep: Union[str,bool]='first',inplace:bool=False,ignore_index:bool=False) ...