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'...
PS:Pandas还可以根据索引来去重,具体操作可以看下面这个实例: 使用的是Index.duplicated方法,这里要注意的是如果只是写df3.index.duplicated()方法,返回的是类似解法一的结果,并不去重数据;要像下面这样以切片的形式来写,注意中括号里面的最前面是有个波浪线的才会去重: df3[~df3.index.duplicated()] 1. 好了,...
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; 默认情况下ignore_index=False,这种情况下会保留原来的i...
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 复制 importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.DataFrame({'name':['张丽华'...
DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False,ignore_index=False) 这个方法默认是去除每一行中的重复行,可以指定特定的去重的columns参数位subset。 keep{‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’ Determines which duplicates (if any) to keep. -first: Drop duplicates except for...
df.drop_duplicates(subset = None, keep = 'first', inplace = False, ignore_index = False) 参数 1.subset:指定的标签或标签序列,仅删除这些列重复值,默认情况为所有列 2.keep:确定要保留的重复值,有以下可选项: first:保留第一次出现的重复值,默认 ...
data.drop_duplicates(subset=['a','b','b'],keep='first',inplace=True) 函数参数: subset:表示要进去重的列名,默认为 None。 keep:有三个可选参数,分别是 first、last、False,默认为 first,表示只保留第一次出现的重复项,删除其余重复项,last 表示只保留最后一次出现的重复项,False 则表示删除所有重复项...
Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解 前言 环境 基础函数的使用 drop_duplicates函数 subset参数测试 Keep参数测试 全都删掉【keep=False】 留第一次出现的【keep='first'】 留最后一次出现的【keep='last'】 ignore_index参数测试 ignore_index=True重新排序 ...
1、drop_duplicates() DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False) 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。
t=pd_data.drop_duplicates(subset=['c','b'],keep='last',inplace=False)print(t) 说明: 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复行和去除所有重复行。 inplace=True表示直接在原来的DataFrame上删除重复项,而默认值False表示...