第二步:查找重复的列 为了找到重复的列,我们可以使用DataFrame.T(转置)和.duplicated()函数: # 查找重复列duplicate_columns=df.columns[df.columns.duplicated()].tolist()print("重复的列名:",duplicate_columns) 1. 2. 3. 4. 这段代码将列名转置,并使用.duplicated()方法获取重复列的名称。 第三步:删除...
df_deduplicated=df.drop_duplicates()# 去掉重复的行print("\n去重后的数据:")print(df_deduplicated)# 输出去重后的数据 1. 2. 3. 第四步:删除指定列 接下来,我们需要删除某一列。假设我们不需要“City”这一列,可以用以下语句实现: df_final=df_deduplicated.drop(columns=['City'])# 删除指定的列'...
重复的数据会对统计结果产生影响,误导决策人员。 发现重复值可以用duplicated()。 如果只是df.duplicated(),括号里面什么都不填写,是按照所有列作为依据进行查找的,每一列的值都必须一致才会被标记为重复值。…
在Python中,“drop duplicated”通常指的是在处理数据时去除重复项的操作。这一操作在数据分析中非常常见,特别是在使用Pandas库时。Pandas库提供了一个非常方便的方法DataFrame.drop_duplicates(),用于删除DataFrame中的重复行。 1. DataFrame.drop_duplicates()方法的基本含义 DataFrame.drop_duplicates()方法用于返回一个...
聊聊python中令⼈迷惑的duplicated和 drop_duplicates（）⽤法 前⾔ 在算face_track_id map有感：开始验证 data={'state':[1,1,2,2,1,2,2,2],'pop':['a','b','c','d','b','c','d','d']} frame=pd.DataFrame(data)frame frame.shape $ (8,2)# 说明duplicated()是对整⾏进⾏...
1.duplicated 保留重复值 源码默认标记重复的第一个为不重复第,duplicated(keep='first') # duplicated 标记重复值,若想第一次出现和最后一次出现不标记那么在参数keep填充相应的参数,如果想标记全部出现的重复值,那么keep=False animals = pd.Series(['lama', 'cow', 'lama', 'beetle', 'lama']) ...
python去重和保留重复值⽅法duplicated和drop_duplicates import pandas as pd 1.duplicated 保留重复值 源码默认标记重复的第⼀个为不重复第，duplicated(keep='first')# duplicated 标记重复值，若想第⼀次出现和最后⼀次出现不标记那么在参数keep填充相应的参数，如果想标记全部出现的重复值，那么keep=False ani...
Example 2: Drop Duplicates Across Certain Columns of pandas DataFrame In this example, I’ll show how to drop lines that are duplicated in only some particular columns. The following Python code retains only those rows that are not duplicated in the variables x1 and x2: ...
补充:python的pandas重复值处理(duplicated()和drop_duplicates()) 一、生成重复记录数据 import numpy as np import pandas as pd#生成重复数据df=pd.DataFrame(np.ones([5,2]),columns=['col1','col2'])df['col3']=['a','b','a','c','d']df['col4']=[3,2,3,2,2]df=df.reindex(column...
DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') 这是drop函数的所有参数 labels是指要删除的标签,一个或者是列表形式的多个; axis是指处哪一个轴; columns是指某一列或者多列; level是指等级,针对多重索引的情况; ...