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 运行 AI代码解释 importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.Da...
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...
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 = ...
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 AI检测代码解析 df.rename(columns={'原列名':'新列名', '原列名':'新列名'},inplace=True) ...
importpandas as pd#创建示例 DataFramedata ={'Name': ['Alice','Bob','Alice','Charlie','Bob'],'Age': [25, 30, 25, 35, 30] } df=pd.DataFrame(data)#去重操作deduplicated_df =df.drop_duplicates()print("Original DataFrame:")print(df)print("\nDeduplicated DataFrame:")print(deduplicated...
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') ...
concat([dataFrame1, dataFrame2,…], index_ingore=False) 参数说明:index_ingore=False(表示合并的索引不延续),index_ingore=True(表示合并的索引可延续) 实例: import pandas as pd import numpy as np # 创建一个十行两列的二维数据 df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (3, 2)), columns...
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 ...
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...