2. 指定列去除重复 如果你只想根据特定的列去除重复项,可以使用subset参数。这里为了讲的更清楚一些,我们更改了B列的项目为'B': ['a','b','d','c'], # 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...
} df=pd.DataFrame(data)#在 'Name' 和 'Location' 列上进行去重deduplicated_df = df.drop_duplicates(subset=['Name','Location'])print("Original DataFrame:")print(df)print("\nDeduplicated DataFrame:")print(deduplicated_df)
在excel中,删除重复项操作很简单,直接选中数据区域,然后点击“数据”菜单下的“删除重复项”。在弹出的“删除重复值”对话框,选中所有的列即可去除每行都重复的数据。下图是得出的结果:3、函数介绍 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...
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。
在使用drop方法时,需要明确指定要删除的行或列的标签。如果只指定了要删除的行或列的标签的一部分,可能会误删其他行或列。因此,在使用该方法时需要小心确保标签的准确性。 在使用drop_duplicates方法时,可以通过subset参数来指定根据哪些列来判断重复值。这可以帮助你更精确地找到需要删除的重复行。同时,keep参数可以...
1. df.drop_duplicates()语法 drop[drɒp]:卸载。duplicates[ˈdju:plikits]:重复。【作用】df...
1,使用 dropDuplicates 实现流数据去重 (1)dropDuplicates 方法可以用于从数据集中删除重复的行,下面是一个简单的样例: 注意: dropDuplicates 方法可以指定一个或多个列作为子集,方法将根据这些列的值来判断行是否重复。如果不指定子集参数,方法将考虑所有列。 dropDuplicates 方法不可用在聚合之后,即通过聚合得到的 Da...
1. drop_duplicates 函数的基本使用 drop_duplicates函数的基本语法如下: DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False) Python Copy subset参数用于指定需要考虑的列,默认为 None,表示考虑所有列。 keep参数用于指定在去除重复项时保留哪一项。默认为 ‘first’,表示保留第一次出现的项。如果设...
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