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...
1. df.drop_duplicates()语法 2. 创建一个df对象 3. df.drop_duplicates()用法 【正文】学习时间：...
pd.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 返回去除重复行的DataFrame subset: 列名,默认为所有列 设置根据列名来判断重复值,默认值为所有列元素相同时才判定为重复值。 keep: 'first', 'last', False,默认为first 决定保留的数据行。 first:保留第一个出现的重复数据...
因此,dropduplicates()方法是数据清洗过程中不可或缺的一部分。 dropduplicates()方法在数据分析中的应用场景 dropduplicates()方法在数据分析中具有广泛的应用场景。以下是一些常见的应用场景: 数据预处理:在数据预处理阶段,使用dropduplicates()方法去除数据集中的重复项,以确保...
df=df.drop_duplicates(subset=['sex'],keep='last',ignore_index=False)print(df) 总结 去重还是用的非常多的,我们技术的时候就可以先将内容去重,在根据出现的次数累加就可以了,很方便的用法,当然也有直接能处理的计数函数Counter()。有兴趣可以去试试,我会在后面经常使用这个函数的。
data = data.drop_duplicates() print data 执行结果是: k 0 1 1 1 2 2 3 2 0 False 1 True 2 False 3 True k 0 1 2 2 2018-09-13 回答 相关问答 只能用索引切片的方式 如根据索引对data进行删除重复行,并保留第一个数据: data_unique = data[~data.index.duplicated()] ...
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方法时,需要注意以下几点: 这两个方法都不会修改原始DataFrame,...
python去重函数drop_duplicates() 文心快码BaiduComate 在Python中,drop_duplicates() 函数通常是用于 pandas 库中的 DataFrame 或 Series 对象,以删除重复的行或元素。下面是针对你的问题的详细回答: 解释drop_duplicates() 函数的作用: drop_duplicates() 函数用于删除 DataFrame 或 Series 中的重复行/元素,默认情况...
reset_index,默认(drop = False),当我们指定(drop = True)时,则不会保留原来的index,会直接使用重置后的索引。 df.reset_index(drop=True) image.png 对指定的数据列进行去重: 同时对'Age’列和'group'列进行去重,保留最后出现的一行 df.drop_duplicates(subset=['Age','group'],keep='last') ...
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。