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:...
一、了解drop_duplicates函数的作用 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。
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 df.drop_duplicates(ignore_index=True) ...
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...
Pandas知识点-drop和drop_duplicates最全总结 drop()参数和用法介绍 drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors=‘raise’): labels: 指定要删除的行索引或列名,参数传入方式为字符串或list-like。如果指定的是列名,要配合将axis参数设置为1或columns。
drop_duplicates是方法名，作用是删除DataFrame对象中的重复行。【参数】subset[ˈsʌbset]：子集。kee...
方法形式为drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)，返回删掉...
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。
可以设置keep='first'。如果只想针对特定列（如'price'）判断重复，传入subset='price'。如果希望在删除重复后保留改动，将inplace设置为True，原DataFrame会被更新。若想重置行索引，可以使用ignore_index=True。通过灵活设置这些参数，drop_duplicates()可以满足不同场景下去除重复数据的需求。