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。 import pandas as pd# 创建一个包含重复行的DataFramedf = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'b', 'c']})df # 使用drop_duplicates()去除重复行df_unique = df.drop_du...
要解决df.drop_duplicates无法数据去重的问题,可以采取以下几种策略:确保对正确的列进行去重、检查数据是否存在微妙的差异、使用正确的参数设置。在展开详述之前,了解df.drop_duplicates是Pandas库中一个用于删除DataFrame中重复行的函数,其基本语法如下:df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ...
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...
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_duplicates(keep='first') print(df_dropped) # 删除重复行并保留最后一次...
df=df.drop_duplicates(subset=['sex'],keep=False)print(df) 留第一次出现的【keep='first'】 保留第一次出现的,后面的都删除。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.DataFrame({'name':['张丽华','李诗诗','王语嫣','赵飞燕','阮玲玉'],'sex...
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...
1. drop_duplicates函数的作用drop_duplicates函数是Pandas库中用于删除DataFrame中重复行的方法。它可以根据指定的列来判断哪些行是重复的,并保留或删除这些重复行。 2. drop_duplicates函数的基本使用方法 基本使用方法如下: python df_unique = df.drop_duplicates() 这行代码会删除df中所有重复的行,并返回一个新...
1. df.drop_duplicates()语法 2. 创建一个df对象 3. df.drop_duplicates()用法 12. df.drop_...
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...
df.drop_duplicates(subset='price') 参数subset可以传入以列名组成的列表,即这些列值都相等才删除。下面的例子是item列和price列重复的则删去。 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Data...