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) ...
简介:drop_duplicates()是Pandas库中的一个非常有用的函数,用于删除数据框中的重复行。这个函数有许多参数可以调整,其中之一就是keep参数。keep参数决定了在删除重复行时,应保留哪些重复行。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 Pandas中的drop_duplicates()函数用...
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...
duplicates[ˈdju:plikits]:重复。 【作用】 df.drop_duplicates()的作用是从 DataFrame 中删除重复的行。 【语法】 df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) df表示一个具体的DataFrame对象。 .英文小圆点。 drop_duplicates是方法名,作用是删除DataFrame对象中的重复行。 【参数】 subse...
drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False, ignore_index=False): subset: 设置根据列的子集来判断重复值,默认根据DataFrame的所有列来判断重复值,即所有列的数据都相同时,才算重复值。如果指定了子集,则只要子集的这些列的数据都相同,就算重复值。
pandas学习-函数drop_duplicates的用法 pandas函数drop_duplicates用于去除DataFrame中的重复行。 语法: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数说明: subset:指定要考虑的列名或列名的列表。默认值为None,表示考虑所有列。
drop_duplicates函数的参数是axis和keep,这两个参数可以对数据集中的重复项进行不同的处理。 axis参数决定了在哪个轴上进行去重操作,axis=0表示对行进行去重,axis=1表示对列进行去重,默认值为0。 keep参数决定了保留哪个重复项,可选的值分别是first,last,False,默认值是first。当keep为first时,保留第一个重复项,...
>>> s.drop_duplicates(keep='last').sort_index() 1 cow 3 beetle 4 lama 5 hippo Name: animal, dtype: object参数‘keep’ 的值False 丢弃所有重复条目集。将‘inplace’ 的值设置为 True 会就地执行操作并返回 None。>>> s.drop_duplicates(keep=False, inplace=True) >>> s.sort_index() 1 ...
ignore_index：如果设置为True，删除重复项后的行索引将被重置为从0开始的连续序列。下面通过几个示例来说明如何使用这个函数：默认情况下，如果DataFrame中有重复行，使用drop_duplicates()会删除所有列中值完全相同的行，如删除了最后一个与第一个完全相同的行。若想保留第一个出现的重复值，可以设置keep...
drop_duplicates有两种用法 1.完全除去重复的行数据,不需要定义任何参数 2.去除重复的几列行数据 以上是drop_duplicates的参数含义 subset:指定重复数据所在列 keep:(1)first:去除重复列后第一次出现的行数据;(2)last:去除重复列后最后一次出现的行数据;(3)False:删除所有重复项 ...