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(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。 keep: 设置保留重复值中的哪一个,可以设置的...
作为Comate,由文心一言驱动的智能编程助手,我将为你详细解释drop_duplicates函数中的keep参数。 1. drop_duplicates函数的作用drop_duplicates是Pandas库中的一个函数,用于从DataFrame或Series中删除重复的行或值。默认情况下,它会保留第一次出现的重复项,但可以通过参数配置其行为。
—drop_duplicates()，它可以帮助我们轻松地处理数据中的重复值。本文将详细介绍drop_duplicates()函数的...
Python三行代码 删除Excel重复数据 Python删除重复数据,有一个方法可以使用 books.drop_duplicates(subset=['网站名称', '采集标题', '发贴id'], inplace=True, kee - Python的店于20240610发布在抖音,已经收获了1087个喜欢,来抖音,记录美好生活!
DataFrame.drop_duplicates() 方法用于删除DataFrame中的重复行。它可以基于所有列或特定列来检测重复值,并返回一个新的DataFrame或修改原始DataFrame。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.drop_duplicates方法的使用。 DataFrame.drop_duplicates(self,subset = None,keep ='first',inplace = False) ...
drop_duplicates(subset=[‘name‘, ‘age‘, ‘sex‘],keep=False)) Numpy类: 1、和Ps处理流程相似的,我在导入数据时,经常要做一件事就是‘复制背景图层’,需要对数组进行复制处理,此时要注意复制的过程,推荐numpy.copy()函数: ? 45630 点击加载更多...
在Pandas中,drop_duplicates()提供了删除重复值的功能,这个方法主要帮助我们删除后出现的重复值。例如,某列数据如下:Open: Open1 12 A.df[‘open’].drop_first() B.df[‘open].drop_duplicates(keep=’first’) C.df[‘open’].drop_duplicates(keep=’last’) D.df[‘open’].drop_last() 点击查看答...
print('\nAfter Removing Duplicate Index:\n',index_1.drop_duplicates(keep=False)) Here in this code: The “pandas” module is imported. The “Index()” function is used to create the specified index value. The “drop_duplicates()” method takes the “keep = False” parameter as an argum...
df.drop_duplicates(subset='D', keep=False) I get: A B C D 1 1 2 3 NaT I have two questions: Shouldn't the outcome be the same in both cases? pandas.NaT and float('nan') are considered as different values by drop_duplicates()? Thank you! Expected Behavior I expected that the ...