是否在原始DataFrame上删除数据,默认为False,即在副本中删除。如果设置为True,则在调用drop_duplicates的DataFrame本身执行删除,返回值为None。 ignore_index:设置是否忽略行索引,默认为False,去重后的结果的行索引保持原索引不变。如果设置为True,则重置行索引为默认的整数索引。注意事项:在使用drop和drop_duplicates方法...
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...
print('-'*20, '\n', df3.drop_duplicates(ignore_index=True), sep='') 1. Output: --- A B C 0 a0 b0 c0 1 a1 b1 c1 2 a2 b2 c2 3 a2 b2 c3 1. 2. 3. 4. 5. 6. ignore_index设置为True后,结果的行索引被重置为0开始的自然数。 参考文档: [1] pandas中文网:https://www.py...
范例1:采用Index.drop_duplicates()函数删除除第一次出现以外的所有重复值出现。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the Indexidx = pd.Index([10,11,5,5,22,5,3,11])# Print the Indexidx 输出: 让我们在索引中删除所有重复值出现的项目,但第一次出现的除外。 # drop all duplicate o...
今天我们就来简单介绍一下,在pandas中如何使用drop_duplicates进行去重。 一、函数体及主要参数 函数体: df.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) 主要参数: subset:输入要进行去重的列名,默认为None keep:可选参数有三个:‘first’、‘last’、 False, 默认值 ‘first’。其中, ...
方法形式为drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)，返回删掉...
ignore_index：如果设置为True，删除重复项后的行索引将被重置为从0开始的连续序列。下面通过几个示例来说明如何使用这个函数：默认情况下，如果DataFrame中有重复行，使用drop_duplicates()会删除所有列中值完全相同的行，如删除了最后一个与第一个完全相同的行。若想保留第一个出现的重复值，可以设置keep...
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 ...
Python | 熊猫 Index.drop_duplicates() 在数据清洗和数据分析的过程中,我们经常需要对数据进行去重操作。在Python中,可以使用熊猫(pandas)库中的drop_duplicates()函数来实现去重。 熊猫(pandas)库 熊猫是一个功能强大、易于使用的Python数据分析库。它提供了数据结构,使数据分析非常容易,包括数据清洗、准备、操作和...
1. df.drop_duplicates()语法 drop[drɒp]：卸载。duplicates[ˈdju:plikits]：重复。【作用】df...