1、drop_duplicates() 输入任何参数,默认情况下根据所有列删除所有的重复行 df.drop_duplicates() 结果显示删除了最后一行,因为最后一行与第1行是完全一样的。 2、drop_duplicates(keep) 如果要指定删除第一个出现的重复值则输入参数keep='last' df.drop_duplicates(keep='last') ...
我们来到Python环境中，通过pandas的去重函数：drop_duplicates()，下面是官方的函数说明 解释一下各个参数：subset：表示要去重的列名，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...
是否在原始DataFrame上删除数据,默认为False,即在副本中删除。如果设置为True,则在调用drop_duplicates的DataFrame本身执行删除,返回值为None。 ignore_index:设置是否忽略行索引,默认为False,去重后的结果的行索引保持原索引不变。如果设置为True,则重置行索引为默认的整数索引。注意事项:在使用drop和drop_duplicates方法...
如删除上面df2中的第二行,多重索引为[‘two’, 2],指定level为0时,删除索引’two’,指定level为1时,删除索引2,结果相同。 drop_duplicates()参数和用法介绍 drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False, ignore_index=False): subset: 设置根据列的子集来判断重复值,默认根据DataFrame的所有...
drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False): subset: 设置根据列的子集来判断重复值,默认根据DataFrame的所有列来判断重复值,即所有列的数据都相同时,才算重复值。如果指定了子集,则只要子集的这些列的数据都相同,就算重复值。
drop_duplicates()的基本用法非常简单。默认情况下,它会移除所有重复的行,只保留第一次出现的行。 import pandas as pd# 创建一个包含重复行的DataFramedf = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'b', 'c']})df
通过去重进行数据清洗数据初始 Seqno列去重查看Seqno列都有哪些值 duplicated方法 duplicated用于从上到下比较指定某一列的值,当这个值第一次出现时,返回False,当这个值和上一个比一样时,返回Truedrop_duplicates去重复drop_duplicates方法将会把这一列duplicated方法结果中为True的项删除,False的项保留。在不指定 ...
first : Drop duplicates except for the first occurrence. #删除除第一次出现外的重复项。 last : Drop duplicates except for the last occurrence. #删除重复项(最后一次发生的除外)。 False : Drop all duplicates. #删除所有的重复项(一个也不留) ...
关于drop_duplicates的两种用法 关于drop_duplicates的两种⽤法 drop_duplicates有两种⽤法 1.完全除去重复的⾏数据，不需要定义任何参数 2.去除重复的⼏列⾏数据 以上是drop_duplicates的参数含义 subset：指定重复数据所在列 keep：（1）first:去除重复列后第⼀次出现的⾏数据；（2）last：去除重复列后...
为了更好地理解dropduplicates()方法,我们可以通过一个简单的示例来演示其使用。假设我们有一个包含重复行的数据集,我们可以使用dropduplicates()方法来去除这些重复行,得到一个干净的数据集。 5. dropduplicates() 方法的应用场景 dropduplicates()方法在数据清洗和整理过程中非常常见,特别是在数据分析和建模过程中。通...