inplace:默认为False,是否返回一个copy; ignore_index:默认为False,是否重新构建索引。 df.drop_duplicates() df.drop_duplicates(subset=['brand','style'], keep='last')
df.drop_duplicates() 语法 drop：卸载。duplicates：重复。【作用】df.drop_duplicates() 的作用是从 DataFrame 中删除重复的行。【语法】df表示一个具体的DataFrame对象。.：英文小圆点。drop_duplicates是方法名，作用是删除DataFrame对象中的重复行。【参数】subset：子集。keep：占有，保留。subset（可...
1. df.drop_duplicates()语法 2. 创建一个df对象 3. df.drop_duplicates()用法 12. df.drop_dupl...
"""去重的两种方法:duplicated()和drop_duplicates(); DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)""" """ 参数:: subset是用来指定特定的列,默认为所有列 keep: 当keep='first'时,就是保留第一次出现的重复行,其余删除 当keep='last'时,就是保留最后一次出现的重复行,其余删除...
('date') # 处理重复项:保留最后一次出现的值 df = df.drop_duplicates(subset='date', keep='last') # 创建完整的日期范围 date_range = pd.date_range(start=df['date'].min(), end=df['date'].max()) # 将原始 DataFrame 转换为以日期为索引的 DataFrame df.set_index('date'...
关于pandas中删除重复数据的函数: df.drop_duplicates(subset=[序号],keep=last,inplace=True) 下列说法正确的是( )A.如果数据在”序号”列有重复,则保留最先出现的重复项,其它的重复项直接在源数据删除。B.如果数据有重复,则保留最先出现的重复项,其它的重复项直接在源
df.drop_duplicates函数中的keep参数决定了在发现重复行时该保留哪个。它可以是'first'(默认)、'last'或者False(去掉所有的重复项)。根据去重需求设置正确的keep参数。 inplace参数 inplace参数用来决定是否在原始DataFrame上进行修改。如果设置为False(默认),则返回一个新的DataFrame作为结果,原始DataFrame不变;如果设置...
print(df.drop_duplicates(keep="first")) print("---inplace 布尔值,默认为False,是否直接在原数据上删除重复项或删除重复项后返回副本") print("---inplace=False 删除重复项后返回副本") print(df.drop_duplicates(inplace=False)) print("---df1") print(df) print("---inplace...
df = df.drop_duplicates() 另外,pandas 也提供了一些参数,可以根据具体需求进行使用。以下是一些常用的参数: keep:用于指定保留重复行的方式,默认为 "first",保留第一次出现的行;可选的值还包括 "last"(保留最后一次出现的行)和 False(删除所有重复行)。
drop_duplicates()函数的语法格式如下: df.drop_duplicates(subset=['A','B','C'],keep='first',inplace=True) 参数说明如下: 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...