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)...
【inplace=False，返回新的一个df对象】# 导入pandas库并简写为pd import pandas as pd # 要传入的...
1.‘first’:标记重复数据第一次出现为True;‘last’:标记重复数据最后一次出现为True;False:标记所有重复数据为True。 importpandas as pd#构造数据(数据集来自pandas官网 df =pd.DataFrame({'brand': ['Yum Yum','Yum Yum','Indomie','Indomie','Indomie'],'style': ['cup','cup','cup','pack','pa...
进行数据预处理时,使用pandas模块中去重函数drop_duplicates,代码为:df.drop_duplicates(subset=['A','B','C'],keep= ,inplace= ),下列选项中说法不正确的是?A.参数subset用于指定要去重的列名B.keep指定要保留行,有两个可选参数first和lastC.inplace表示是否要在原数据操作或者存为副本D.去重后行标签不变...
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...
要解决df.drop_duplicates无法数据去重的问题,可以采取以下几种策略:确保对正确的列进行去重、检查数据是否存在微妙的差异、使用正确的参数设置。在展开详述之前,了解df.drop_duplicates是Pandas库中一个用于删除DataFrame中重复行的函数,其基本语法如下:df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ...
df = pd.DataFrame(data)# 删除重复行,保留第一次出现的行df_no_duplicates = df.drop_duplicates() print(df_no_duplicates) 2)基于特定列删除重复行 importpandasaspd# 创建示例DataFramedata = {'A': [1,2,2,3,4,4,5],'B': ['a','b','b','c','d','d','e']} ...
例如,我们可以先使用sort_values函数对数据集进行排序,然后使用drop_duplicates函数去除重复项: importpandasaspd data={'name':['Alice','Bob','Charlie','Alice','Bob'],'age':[25,30,35,25,30],'city':['New York','Los Angeles','Chicago','New York','Los Angeles']}df=pd.DataFrame(data)df...
df.drop_duplicates()方法的优势在于它可以根据需要删除具有重复值的行,并且可以非常灵活地选择删除的方式。该方法在数据清洗、数据预处理和数据分析中经常被使用。 以下是使用pandas df.drop()方法删除数据框中重复行的应用场景: 数据清洗:在清洗数据时,经常需要删除数据框中的重复行,以保证数据的...
drop_duplicates函数是Pandas库中用于删除DataFrame中重复行的方法。它可以根据指定的列来判断哪些行是重复的,并保留或删除这些重复行。 2. drop_duplicates函数的基本使用方法 基本使用方法如下: python df_unique = df.drop_duplicates() 这行代码会删除df中所有重复的行,并返回一个新的DataFramedf_unique,其中只...