drop_duplicates()是Pandas库中用于删除DataFrame或Series中重复项的一个非常实用的函数。下面我将根据要求详细解释这个函数。 1. drop_duplicates()函数的作用 drop_duplicates()函数用于从DataFrame或Series中删除重复的行或值,只保留第一次(或最后一次,根据参数设置)出现的记录。
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') 3、drop_duplicates(subset)...
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...
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) inplace : boolean, default False Whether to drop dupl...
Pandas中的drop_duplicates()函数用于删除数据框中的重复行。这个函数非常有用,特别是在处理大型数据集时,可以帮助我们清理数据并确保数据的唯一性。drop_duplicates()函数有一个名为keep的参数,它决定了在删除重复行时应保留哪些重复行。keep参数有三个可选值: ‘first’:默认值。只保留第一次出现的重复行,删除其...
pandas学习-函数drop_duplicates的用法 pandas函数drop_duplicates用于去除DataFrame中的重复行。 语法: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数说明: subset:指定要考虑的列名或列名的列表。默认值为None,表示考虑所有列。
dropduplicates()方法是Pandas库中的一个重要函数,它的主要作用是删除DataFrame或Series中的重复行或值,只保留第一次出现的记录。这一功能在数据预处理阶段尤为重要,可以帮助用户快速清理数据,为后续的数据分析打下良好的基础。通过调用dropduplicates()方法,用户可以轻松地去除数据...
当使用drop_duplicates()函数时,还有一个参数需要关注,那就是inplace。这个参数决定了是否在原数据框上进行操作。如果inplace=True,那么函数会直接修改原数据框,如果inplace=False,那么函数会在一个新的数据框中执行操作。 最后,drop_duplicates()函数还有一个参数na_action,它决定了如何处理包含NA值的数据。如果na...
1. drop_duplicates 函数的基本使用 drop_duplicates函数的基本语法如下: DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False) Python Copy subset参数用于指定需要考虑的列,默认为 None,表示考虑所有列。 keep参数用于指定在去除重复项时保留哪一项。默认为 ‘first’,表示保留第一次出现的项。如果设...
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...