4、drop_duplicates(inplace) 若要将删除后的结果保留,则设置inplace=True。原来的df则替换成删除重复值后的DataFrame。 df.drop_duplicates(subset='category',inplace=True) df 5、drop_duplicates(ignore_index) 若需要重置索引,则设置ignore_index=True df.drop_duplicates(ignore_index=True) ...
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...
在你遇到的问题中,ignore_index是一个不被drop_duplicates()函数接受的参数。ignore_index参数通常用于reset_index()函数或某些其他场合,用以重置索引。 3. 如果需要重置索引,应在使用drop_duplicates()后调用reset_index() 如果你想在删除重复项后重置索引,你应该在drop_duplicates()之后调用reset_index()。例如: ...
① 全部列都选中时，就不用设置subset参数 ② 设置keep=last，就会看到默认的索引是最后一行 ③ 在上面的基础上设置ignore_index=True，可以看到索引进行重新排列 ④ 设置keep=False，就会删除所有重复的数据行
在使用dropduplicates()方法时,用户需要注意以下几个问题和常见错误: 参数设置:根据实际需求合理设置subset、keep、inplace和ignore_index等参数。如果参数设置不当,可能会导致去除重复项的效果不符合预期。 数据类型:在处理包含不同类型数据的列时,需要注意数据类型的一致性。如果...
drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 返回删除重复行的 DataFrame。 考虑某些列是可选的。索引(包括时间索引)将被忽略。 参数: subset:列标签或标签序列,可选 仅考虑某些列来识别重复项,默认情况下使用所有列。 keep:{‘first’, ‘last’, False},默认 ‘first...
方法形式为drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)，返回删掉...
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。
—drop_duplicates()，它可以帮助我们轻松地处理数据中的重复值。本文将详细介绍drop_duplicates()函数的...
ignore_index：如果设置为True，删除重复项后的行索引将被重置为从0开始的连续序列。下面通过几个示例来说明如何使用这个函数：默认情况下，如果DataFrame中有重复行，使用drop_duplicates()会删除所有列中值完全相同的行，如删除了最后一个与第一个完全相同的行。若想保留第一个出现的重复值，可以设置keep...