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...
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...
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...
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) Parameters: subset: By default, if the rows have the same values in all the columns, they are considered duplicates. This parameter is used to specify the columns that only need to be considered for iden...
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。
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)subset 参数就是设置列的，默认...
一、drop_duplicates函数用途 pandas中的drop_duplicates()函数可以通过SQL中关键字distinct的用法来理解,根据指定的字段对数据集进行去重处理。 二、drop_duplicates()函数的具体参数 * 用法: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False) ...
DataFrame是pandas库中的一种数据结构,它以表格的形式存储数据,其中包含了行和列。每一列可以是不同的数据类型(数值、字符串、布尔值等),类似于Excel中的表格数据。 dropduplicates方法的基本作用dropduplicates方法是pandas库中DataFrame对象的一个方法,用于删除数据表中的重复行。默认情况下,它会考虑所有列来确定哪些...
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。
Pandas之drop_duplicates:去除重复项 方法 DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) AI代码助手复制代码 参数 这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据,去除特定列下面的重复行。返回DataFrame格式的数据。 subset : column label or sequence of labels, optional 用来指定特定的列,...