如果设置为False,则删除所有的重复值,一个也不保留。 inplace:同drop()。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...
下面是一个示例代码,演示了如何使用drop_duplicates()函数和keep参数: import pandas as pd # 创建一个包含重复行的数据框 data = {'A': [1, 2, 2, 3, 4, 4], 'B': [5, 6, 7, 8, 9, 10]} df = pd.DataFrame(data) # 删除重复行并保留第一次出现的重复行 df_dropped = df.drop_duplic...
4. 删除所有重复项 如果你想要删除所有重复项,可以将keep参数设置为False。 # 删除所有重复项df_unique3 = df.drop_duplicates(subset=['A'],keep=False)df_unique3 5. 原地操作 如果你不想创建一个新的DataFrame,而是想在原地修改原始DataFrame,可以使用inplace=True参数。 # 在原地去除重复行df.drop_duplicat...
df=pd.DataFrame({'name':['张丽华','李诗诗','王语嫣','赵飞燕','阮玲玉'],'sex':['girl','woman',np.nan,'girl','woman'],'age':[22,np.nan,16,np.nan,27]})print(df)print("---drop_duplicates---")# drop_duplicates使用 df=df.drop_duplicates(subset=['sex'],keep='last',ignor...
在Pandas库中,drop_duplicates函数用于删除DataFrame中的重复行。以下是对该函数的详细解释和示例: 1. drop_duplicates函数的作用 drop_duplicates函数的作用是从DataFrame中删除重复的行,只保留唯一的行。默认情况下,它根据所有列的值来判断重复行,但也可以通过指定列来定义重复行的标准。 2. drop_duplicates函数的主要...
In this article, we learn to remove duplicates from thepandas DataFrame. Data is gathered from various sources. It may not be in the proper form. It contains garbage values and duplicate data. Before analyzing a dataset, it must be clean and precise. ...
DataFrame中存在重复的行或者几行中某几列的值重复,这时候需要去掉重复行,示例如下: data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) 代码中subset对应的值是列名,表示只考虑这两列,将这两列对应值相同的行进行去重。默认值为subset=None表示考虑所有列。
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: importpandasaspd data={'name':['Alice','Bob','Charlie','Alice','Bob'],'age':[25,30,35,25,30],'city':['New York','Los Angeles','Chicago','New York','Los Angeles']}df=pd.DataFrame(data)df...
importpandasaspd data={ "name":["Sally","Mary","John","Mary"], "age":[50,40,30,40], "qualified":[True,False,False,False] } df=pd.DataFrame(data) newdf=df.drop_duplicates() print(newdf) 运行一下 定义与用法 drop_duplicates()方法删除重复的行。
df.drop_duplicates(subset=['item','price']) 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...