data.drop_duplicates(subset=[‘A’,‘B’],keep=‘first’,inplace=True) df.drop_duplicates(subset=['brand']) 结果展示: brand style rating 0 Yum Yum cup 4.0 2 Indomie cup 3.5 使用keep删除重复项并保留最后一次出现 df.drop_duplicates(subset=['brand', 'style'], keep='last') 结果展示: b...
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)
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) 参数 返回值 如果inpl...
可以删除重复的行,返回的是删除重复行后的df DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False, ignore_index=False) 参数 subset:column label or sequence of labels, optional,需要删除的列,默认是全部的列 keep:{‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’,确定要保留的重复项(如果...
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...
为了去除DataFrame中的重复项,可以使用pandas库提供的drop_duplicates()函数。该函数可以根据指定的列或行,对DataFrame进行去重操作。具体使用方法如下: 代码语言:txt 复制 df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数说明: subset:可选参数,用于指定去重的列或行。默认为None,表示对所有列进...
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() 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...
使用drop_duplicates()方法:df.drop_duplicates() 默认情况下,drop_duplicates()方法会比较DataFrame的所有列,并且只保留第一个出现的重复行,将其余重复行删除。 如果需要指定特定的列进行比较,可以使用subset参数:df.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2']) ...
drop_duplicates(subset=['Name']) print("按'Name'去重后的DataFrame:") print(df_unique_by_name) 5. 保留重复项中的第一个或最后一个 默认情况下,drop_duplicates()会保留重复项中的第一个出现的行。如果你希望保留最后一个,可以设置keep参数为'last'。 # 保留每个重复项中的最后一个 df_unique_last ...