百度试题 结果1 题目drop_duplicated()方法可以删除重复值。 A. 正确 B. 错误 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
drop_duplicated()方法可以删除重复值 答案:A. 正确 解析: 确认drop_duplicates()方法的作用: drop_duplicates()是Pandas库中DataFrame和Series对象的一个方法,用于删除数据中的重复行(或值),只保留第一次(或最后一次,根据参数设置)出现的记录。 解释drop_duplicates()方法如何删除重复值: 当调用drop_duplicates(...
inplace：布尔值参数，默认为 False 表示删除重复项后返回一个副本，若为 Ture 则表示直接在原数据上删除重复项，改变了原来的数据框。ignore_index：布尔值参数，默认为False，表示保留原来的行索引，若为True，则表示重新设置行索引。4、实际案例操作 下图是我们需要操作的数据源，从第二行往下都是重复数据。① ...
另一方面，duplicated()函数则是一个返回布尔值系列的函数，它会告诉我们在给定的列或组合中哪些行是重复的。这个函数没有直接删除重复行的功能，但可以与DataFrame的loc或query方法结合使用，进行进一步的数据筛选或处理。例如：python duplicates = df.duplicated(subset='column_name')df[duplicates == Fa...
duplicate_value = df[df.duplicated()] df 由上图可知studentID为'A006'的记录有两条,我们可以使用duplicated()方法识别重复值,它返回的是布尔值结果(True:有重复值,False:无重复值) duplicate_value 总结 到此这篇关于Python Pandas中DataFrame.drop_duplicates()删除重复值的文章就介绍到这了,更多相关Pandas Dat...
下列关于重复值处理的说法中,正确的是( )。A.duplicated()方法可以标记重复数据B.drop_duplicates()方法用于删除重复数据C.重复数据的判断标
last:将最后一次出现重复值之外的行标记为True False:将所有重复项标记为True 2.实例 实例1:重复数据判断 df= pd.DataFrame({'k1': ['s1']*3+ ['s2']*5,'k2': [1,1,2,3,3,4,4,4]}) result1=df.duplicated() result2=df.duplicated(keep='last') ...
首先,检查数据中是否存在 NaN 值,如果有则可以使用 df.fillna() 方法填充这些值,然后再尝试去重。其次,检查数据中是否存在特定列的重复行,可以使用 df.duplicated() 方法进行检查,并手动删除重复行。最后,检查 df.drop_duplicates() 方法的参数是否正确,是否需要指定特定的列进行去重操作。使用不同的方法和参数,...
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duplicated 返回一个布尔向量,其长度为行数,表示行是否重复。 drop_duplicates 删除重复的行。 默认情况下,重复集的第一个观察行被认为是唯一的,但每个方法都有一个keep参数来指定要保留的目标。 keep='first' (默认值):标记/删除重复项,第一次出现除外。