函数语法： drop_duplicates() 删除重复值newdf=df.drop_duplicates() from pandas import read_csv ...
inplace: 同drop()。 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'...
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...
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') ...
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; ...
在Pandas中,可以使用drop()方法来丢弃记录。drop()方法可以接受一个或多个参数,用于指定要丢弃的记录的索引或标签。具体用法如下: 代码语言:txt 复制 new_df = df.drop(index=indices, columns=columns) 其中,df是原始的Dataframe对象,indices是要丢弃的记录的索引或标签列表,columns是要丢弃的列名列表(可选)。dro...
df.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) #去除完全重复的行数据。保留第一个 df.drop_duplicates(keep='first',inplace=True) 1. 2. 3. 4. 二、DataFrame列重命名 df.rename(columns={'原列名':'新列名', '原列名':'新列名'},inplace=True) ...
**方法1:使用`loc`索引和`drop()`函数** 我们可以使用`loc`方法选择唯一的列名,之后使用`drop()`函数删除其他重复列。 ```python # 删除重复列,保留第一个出现的列 df = df.loc[:, ~df.columns.duplicated()] print("DataFrame after dropping duplicates:\n", df) ...
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...