drop_duplicates函数的主要作用是删除数据集中的重复行。它可以根据指定的列或者唯一性约束来识别重复行。语法如下: ```python df.drop_duplicates(subset=None, keep="first", inplace=False) ``` 参数说明: - subset:可选,指定要检查重复的列。如果为None,则检查所有列。 - keep:可选,指定如何处理重复行。
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...
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...
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, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 参数说明: subset:指定根据哪些列来判断重复值,默认为None,表示根据所有列来判断。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:...
drop_duplicates subset 索引 您提到的`drop_duplicates`似乎与pandas的DataFrame有关。`drop_duplicates`是pandas中的一个函数,用于删除DataFrame中的重复行。 如果您提到的是"subset"和"索引",那么它们与pandas的子集选择有关。 1. **drop_duplicates**: ```python df.drop_duplicates(subset=['列名1', '列名2...
duplicates[ˈdju:plikits]:重复。 【作用】 df.drop_duplicates()的作用是从 DataFrame 中删除重复的行。 【语法】 df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) df表示一个具体的DataFrame对象。 .英文小圆点。 drop_duplicates是方法名,作用是删除DataFrame对象中的重复行。
drop_duplicates 函数是 pandas 库中 DataFrame 和 Series 对象的一个非常实用的方法,用于删除重复的行或元素。下面是这个函数的一些主要参数及其说明: subset(默认为 None): 指定要考虑哪些列来判断重复。如果为 None,则考虑所有列。 示例:df.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2']) keep(默认为 '...
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。
pandas学习-函数drop_duplicates的用法 pandas函数drop_duplicates用于去除DataFrame中的重复行。 语法: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数说明: subset:指定要考虑的列名或列名的列表。默认值为None,表示考虑所有列。
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。