如果你想直接在原始DataFrame上删除数据,需要将inplace参数设置为True。 在使用drop方法时,需要明确指定要删除的行或列的标签。如果只指定了要删除的行或列的标签的一部分,可能会误删其他行或列。因此,在使用该方法时需要小心确保标签的准确性。 在使用drop_duplicates方法时,可以通过subset参数来指定根据哪些列来判断...
在excel中，删除重复项操作很简单，直接选中数据区域，然后点击“数据”菜单下的“删除重复项”。在弹出的“删除重复值”对话框，选中所有的列即可去除每行都重复的数据。下图是得出的结果：3、函数介绍 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...
df.drop_duplicates() #删除指定列重复的某些行(保留第一行) df.drop_duplicates(subset='A') #删除所有每一列都相同的重复行(保留最后一行) df.drop_duplicates(keep='last') #删除所有重复行(一个不留) df.drop_duplicates(keep=False) #以上步骤均不再原数据上更改 print(df) #inplace=True时,直接在...
# 只根据列'A'去除重复项df_unique1 = df.drop_duplicates(subset=['A'])df_unique1 3. 保留重复项默认情况下,drop_duplicates()会保留第一次出现的行。如果你想要保留最后一次出现的行,可以使用keep参数。 # 保留最后一次出现的重复项df_unique2 = df.drop_duplicates(subset=['A'],keep='last')df_un...
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。kee...
Pandas知识点-drop和drop_duplicates最全总结 drop()参数和用法介绍 drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors=‘raise’): labels: 指定要删除的行索引或列名,参数传入方式为字符串或list-like。如果指定的是列名,要配合将axis参数设置为1或columns。
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 ...
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)...
可以删除重复的行,返回的是删除重复行后的df DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False, ignore_index=False) 参数 subset:column label or sequence of labels, optional,需要删除的列,默认是全部的列 keep:{‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’,确定要保留的重复项(如果...
在使用Python Pandas进行数据处理时,可以使用count()函数来统计每列非缺失值的数量,使用drop_duplicates()函数来删除重复的行,并返回删除重复行后的数据。通过计算删除重复行前后的列数差值,可以得到删除的列数。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制