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:设置保留重复值中的哪一个,可以设置的值有{‘first’, ‘last’, False},...
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...
除了使用布尔表达式之外,Pandas对象还有以下三种方法来丢弃无用数据:drop():根据标签丢弃数据 drop_duplicates():丢弃重复数据 dropna():丢失缺失数据(1)根据标签丢弃数据---drop()drop()可以根据标签丢弃多行或多了数据,基本参数如下:labels:单个或者多个标签,传入类列表值(列表、array等)axis:丢弃行(0,默认)或者...
# 只根据列'A'去除重复项df_unique1 = df.drop_duplicates(subset=['A'])df_unique1 3. 保留重复项默认情况下,drop_duplicates()会保留第一次出现的行。如果你想要保留最后一次出现的行,可以使用keep参数。 # 保留最后一次出现的重复项df_unique2 = df.drop_duplicates(subset=['A'],keep='last')df_un...
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) ...
Pandas-去除重复项函数drop_duplicates() 一、drop_duplicates函数用途 pandas中的drop_duplicates()函数可以通过SQL中关键字distinct的用法来理解,根据指定的字段对数据集进行去重处理。 二、drop_duplicates()函数的具体参数 * 用法: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False)...
1.函数 DataFrame.duplicated(subset=None, keep=‘first’) 功能:指定列数据重复项判断; 返回:指定列,每行如果重复则为True,否则为False df.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace
df=df.drop_duplicates(subset=['sex'],keep=False)print(df) 留第一次出现的【keep='first'】 保留第一次出现的,后面的都删除。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.DataFrame({'name':['张丽华','李诗诗','王语嫣','赵飞燕','阮玲玉'],'sex...
在这个示例中,我们首先创建了一个包含重复项的数据集,然后使用drop_duplicates函数去除了重复项。 2. 使用 subset 参数 subset参数可以用于指定需要考虑的列。例如,如果我们只想根据 ‘name’ 列去除重复项,可以这样做: importpandasaspd data={'name':['Alice','Bob','Charlie','Alice','Bob'],'age':[25,...
subset:检测重复的数据范围。默认为数据集的所有列,可指定特定数据列; keep: 标记哪个重复数据,默认为‘first’。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 ...