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...
下图是我们需要操作的数据源，从第二行往下都是重复数据。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 ...
ignore_index: 设置是否忽略行索引,默认False,去重后的结果的行索引保持原索引不变。如果设置为True,则结果的行索引被重置为0开始的自然数。 drop_duplicates()基本使用 df3 = pd.DataFrame( {'A': ['a0', 'a1', 'a1', 'a2', 'a2'], 'B': ['b0', 'b1', 'b1', 'b2', 'b2'], 'C': [...
ignore_index: 设置是否忽略行索引,默认False,去重后的结果的行索引保持原索引不变。如果设置为True,则结果的行索引被重置为0开始的自然数。 drop_duplicates()基本使用 df3=pd.DataFrame({'A':['a0','a1','a1','a2','a2'],'B':['b0','b1','b1','b2','b2'],'C':['c0','c1','c1','c2...
ignore_index(默认为 False): 如果为 True,则重置结果的索引。这在删除多行后可能会很有用,以保持索引的连续性。 示例:df.drop_duplicates(ignore_index=True) raise_on_error(仅在旧版本中可用,新版本已弃用): 在旧版本中,如果 subset 或keep 参数不正确,会引发错误。新版本中这个参数已被移除,错误处理更为...
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方法实现对数据框DataFrame去除特定列的重复行,返回DataFrame格式数据。 一、使用语法及参数 使用语法: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 参数: subset -- 指定特定的列 默认所有列 ...
df=df.drop_duplicates(subset=['sex'],keep='last')print(df) ignore_index参数测试 ignore_index=True重新排序 我们测试的时候能看到我们用的是保存后面的行值。true就是重新排序,我们会看到行是0,1,2的排序。 代码语言:javascript 复制 importpandasaspdimportnumpyasnp ...
Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解 前言 环境 基础函数的使用 drop_duplicates函数 subset参数测试 Keep参数测试 全都删掉【keep=False】 留第一次出现的【keep='first'】 留最后一次出现的【keep='last'】 ignore_index参数测试 ignore_index=True重新排序 ...
输出：用例5 删除所有列的重复项，重新设置行索引。df.drop_duplicates(ignore_index=True)输出：...