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...
inplace:是否在原始DataFrame上删除数据,默认为False,即在副本中删除。 errors:是否抛出错误,默认为’raise’,表示抛出错误。如果设置为’ignore’,则忽略错误并跳过传入的有问题的标签。 2. drop_duplicates方法 drop_duplicates方法用于删除DataFrame中的重复行。它的基本语法如下: DataFrame.drop_duplicates(subset=None...
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...
drop_duplicates()是Pandas库中的一个方法,用于去除DataFrame中的重复行或列。它可以帮助我们保持数据的唯一性,确保分析和处理的数据是准确和一致的。 二、drop_duplicates()的用法 1.基本用法 drop_duplicates()的基本用法非常简单。默认情况下,它会移除所有重复的行,只保留第一次出现的行。
1. df.drop_duplicates()语法 2. 创建一个df对象 3. df.drop_duplicates()用法 12. df.drop_...
例如,某列数据如下:Open:Open11223删除后变为3443那么以下哪种参数可以帮助我们实现删除先出现的重复值。选项 A. df[‘open’].drop_first()选项 B. df[‘open].drop_duplicates(keep=’first’)选项 C. df[‘open’].drop_duplicates(keep=’last’)选项 D. df[‘open’].drop_last() 相关知识点: ...
注意,如果inplace参数设置为 True,drop_duplicates函数将返回 None。 5. 结合其他函数使用 drop_duplicates函数可以和其他pandas函数一起使用,以实现更复杂的功能。 例如,我们可以先使用sort_values函数对数据集进行排序,然后使用drop_duplicates函数去除重复项: ...
Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) drop_duplicates函数 函数语法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data.drop_duplicates(subset=['a','b','b'],keep='first',inplace=True) 函数参数: subset:表示要进去重的列名,默认为 None。keep:有三个可选参数,...
last– Drop duplicates except for the last occurrence of the duplicate row. False– Drop all the rows which are duplicate. Example In the below example, we are dropping the last occurrence of the duplicate rows usingkeep='last'. importpandasaspd ...