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)...
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(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},...
解释drop_duplicates方法的作用: drop_duplicates方法用于从DataFrame中删除重复的行,只保留唯一行。默认情况下,它会考虑所有列来判断重复项,但可以通过参数自定义行为。 阐述subset参数在drop_duplicates方法中的含义: subset参数允许用户指定一个列名或列名列表,Pandas将仅基于这些列来判断行是否重复。如果未指定subset...
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)...
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...
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。 keep:指定保留哪个重复的行。可选值为'first'(保留第一个出现的重复行)、'last'(保留最后一个...
它有三个选项:first(默认值)、last和False。 如果你的DataFrame很大,原地操作(inplace=True)可能会更节省内存。 四、结论 drop_duplicates()是Pandas中一个非常有用的工具,它可以帮助我们快速有效地去除DataFrame中的重复数据。通过合理使用subset和keep参数,我们可以根据具体需求定制去重策略。
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...
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