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...
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...
Pandas中的drop_duplicates()函数用于删除数据框中的重复行。这个函数非常有用,特别是在处理大型数据集时,可以帮助我们清理数据并确保数据的唯一性。drop_duplicates()函数有一个名为keep的参数,它决定了在删除重复行时应保留哪些重复行。keep参数有三个可选值: ‘first’:默认值。只保留第一次出现的重复行,删除其...
设置subset参数后,只要subset中的列数据相同,就判定为重复值。 print('-'*20,'\n',df3.drop_duplicates(keep='last'),sep='')print('-'*20,'\n',df3.drop_duplicates(keep=False),sep='') Output: ---ABConea0b0c0threea1b1c1foura2b2c2fivea2b2c3---ABConea0b0c0foura2b2c2fivea2b2c3 keep...
#检测brand列的重复情况df.duplicated(subset=['brand']) df.drop_duplicates() 参数详解: subset:见上; keep:见上; inplace:默认为False,是否返回一个copy; ignore_index:默认为False,是否重新构建索引。 df.drop_duplicates() df.drop_duplicates(subset=['brand','style'], keep='last')...
Pandas知识点-drop和drop_duplicates最全总结 drop()参数和用法介绍 drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors=‘raise’): labels: 指定要删除的行索引或列名,参数传入方式为字符串或list-like。如果指定的是列名,要配合将axis参数设置为1或columns。
导入Pandas库:确保你已经安装并导入了Pandas库。 创建或加载数据:创建一个DataFrame或加载数据。 调用drop_duplicates()函数:使用drop_duplicates()函数,并设置keep='last'参数。 处理结果:将处理后的数据用于进一步分析或存储。 通过以上步骤,你可以有效地去除重复行并保留最后一行数据。
df.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False) 功能:删除重复行 返回:DataFrame的副本或直接在源数据上修改 参数: subset=None:列标签或标签序列,默认使用所有列 keep=‘first’:{‘first’,‘last’,False} first:将第一次出现重复值之外的行标记为True ...
Index.drop_duplicates(keep='first') 返回删除重复值的索引。 参数: keep: {‘first’, ‘last’, False },默认 ‘first’ ‘first’:删除除第一次出现的重复项。 ‘last’:删除除最后一次之外的重复项。 False :删除所有重复项。 返回: deduplicated: index 例子: 生成具有重复值的 pandas.Index。 >>...
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 ...