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...
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DataFrame。 df.drop_duplicates(subset='category',inplace=True) df 5、drop_duplicates(ignore_index) 若需要重置索引,则设置ignore_index=True...
默认为False。 drop_duplicates()方法执行后的返回结果: 如果inplace=False(默认),则drop_duplicates()方法将返回一个新的DataFrame,其中不包含重复的行。 如果inplace=True,则原DataFrame将被修改,不返回新的DataFrame。 使用drop_duplicates()方法时可能需要注意的事项: 数据备份:在对重要数据进行去重操作之前,建...
importpandasaspd data = {'name': ['John','Mary','John','Peter'],'city': ['London','Paris','London','Berlin']} df = pd.DataFrame(data)# 删除所有重复行df.drop_duplicates(inplace=True)print(df) 输出: name city0JohnLondon1Mary Paris3PeterBerlin 在上述示例中,使用drop_duplicates函数删...
drop_duplicates()函数执行常见的数据清理任务, 该任务处理DataFrame中的重复值。此方法有助于从DataFrame中删除重复的值。 句法 DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数 子集:它采用一列或列标签列表。它仅考虑用于标识重复项的某些列。默认值无。
DataFrame.drop_duplicates(self,subset = None,keep ='first',inplace = False) 返回删除了重复行的DataFrame,可选择仅考虑某些列。包括时间索引在内的索引将被忽略。 例子 1)删除所有列中的重复行 importpandasaspd# 创建示例DataFramedata = {'A': [1,2,2,3,4,4,5],'B': ['a','b','b','c',...
Python Pandas DataFrame.drop_duplicates() 函数从DataFrame中删除所有重复的行。 pandas.DataFrame.drop_duplicates()的语法 DataFrame.drop_duplicates(subset: Union[Hashable, Sequence[Hashable], NoneType]=None,keep: Union[str,bool]='first',inplace:bool=False,ignore_index:bool=False) ...
inplace=True 对原DF进行修改,不返回新的对象 inplace=False 不对原DF进行修改,返回新的对象 参考资料: 1 pandas函数-删除重复值和替换 - 知乎 (zhihu.com) 2 dataframe 去重复_pandas中如何去除重复值:drop_duplicates_皮卡学长的博客-CSDN博客 本文使用 文章同步助手 同步 发布于 2022-03-09 10:46 ...
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 ...
importpandasaspd data={ "name":["Sally","Mary","John","Mary"], "age":[50,40,30,40], "qualified":[True,False,False,False] } df=pd.DataFrame(data) newdf=df.drop_duplicates() print(newdf) 运行一下 定义与用法 drop_duplicates()方法删除重复的行。