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')
"""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...
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数据删除。 C. 如果...
df.drop_duplicates()的作用是从 DataFrame 中删除重复的行。 【语法】 df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 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[ˈsʌbset]:子集。 keep[kiːp]:占有...
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...
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.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 表示只保留最后一次出现的重复项,False 则表示删除所有重复...
df.drop_duplicates(subset='Datetime', keep='last', inplace=True) # 插值 df.set_index('Datetime', inplace=True) date_range = pd.date_range(start=df.index.min(), end=df.index.max(), freq='H') df = df.reindex(date_range)
在Pandas中,drop_duplicates()提供了删除重复值的功能,这个方法主要帮助我们删除后出现的重复值。例如,某列数据如下:Open: Open1 12 A.df[‘open’].drop_first() B.df[‘open].drop_duplicates(keep=’first’) C.df[‘open’].drop_duplicates(keep=’last’) D.df[‘open’].drop_last() 点击查看答...
要解决df.drop_duplicates无法数据去重的问题,可以采取以下几种策略:确保对正确的列进行去重、检查数据是否存在微妙的差异、使用正确的参数设置。在展开详述之前,了解df.drop_duplicates是Pandas库中一个用于删除DataFrame中重复行的函数,其基本语法如下:df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ...