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...
如果inplace参数设置为True,则直接在原数据框上删除重复行;如果inplace参数设置为False(默认值),则返回一个新的数据框,其中包含了删除重复行后的结果。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,...
pd.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 返回去除重复行的DataFrame subset: 列名,默认为所有列 设置根据列名来判断重复值,默认值为所有列元素相同时才判定为重复值。 keep: 'first', 'last', False,默认为first 决定保留的数据行。 first:保留第一个出现的重复数据...
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 inplace:True:直接在原数据删除;F...
df=df.drop_duplicates(subset=['age'])print(df) 数据中能看到我们的age列的赵飞燕行业是NaN,故而直接删除了没有显示。 Keep参数测试 全都删掉【keep=False】 这里是只要有重复的就全部删除。 代码语言:javascript 复制 importpandasaspdimportnumpyasnp ...
Pandas 的DataFrame.drop_duplicates(~)方法返回删除了重复行的 DataFrame。 参数 1.subset|string或list|optional 用于识别重复项的列。默认情况下,使用所有列。 2.keep|string或boolean|optional 如何处理重复行: 默认情况下,keep="first"。 3.inplace|boolean|optional ...
【dataframe 】去重函数drop_duplicates使用方法 1.t1=dfile.drop_duplicates(keep=False) #将重复数据完全去除 2.t2=t1.drop_duplicates(keep='first') #将重复数据保留第一个 3.t2=t1.drop_duplicates(keep='last') #将重复数据保留最后一个
方法形式为drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)，返回删掉...
>>> idx.drop_duplicates(keep='first') Index(['lama', 'cow', 'beetle', 'hippo'], dtype='object') 值‘last’ 保留每组重复条目的最后一次出现。 >>> idx.drop_duplicates(keep='last') Index(['cow', 'beetle', 'lama', 'hippo'], dtype='object') 值False 丢弃所有重复条目集。 >>> id...
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inplace：...