在PyTorch中使用数据加载器时,可以通过设置参数drop_last来删除最后一批数据。例如,以下代码段创建了一个数据加载器,并将drop_last设置为True: import torch.utils.data as data loader = data.DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True, drop_last=True) 复制 此代码段将创建一个名为loader的数据加载器...
4、实际案例操作 下图是我们需要操作的数据源，从第二行往下都是重复数据。① 全部列都选中时，就不用设置subset参数 ② 设置keep=last，就会看到默认的索引是最后一行 ③ 在上面的基础上设置ignore_index=True，可以看到索引进行重新排列 ④ 设置keep=False，就会删除所有重复的数据行 ...
drop_last是Pandas库中的一个函数,用于从DataFrame或Series对象中删除最后n行数据。其语法为: DataFrame.drop_last(n, inplace=False) Series.drop_last(n, inplace=False) 其中,n表示要删除的行数,inplace为可选参数,默认为False,表示不对原对象进行修改,而是返回一个新的对象。如果设置为True,则会直接在原对...
df.drop_duplicates(keep='last') #删除所有重复行(一个不留) df.drop_duplicates(keep=False) #以上步骤均不再原数据上更改 print(df) #inplace=True时,直接在原数据上更改 df.drop_duplicates(inplace=True) print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17....
last:保留最后一次出现的值False:删除所有重复值,留下没有出现过重复的subset:用来指定特定的列,默认是所有列inplace:是直接在原来数据上修改还是保留一个副本 案例: import pandas as pd path = r'E:\Desktop\科学计算\Pandas课件\pandas教程\课件018\去重.xlsx' data = pd.read_excel(path,index_col='序号...
df.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) 主要参数: subset:输入要进行去重的列名,默认为None keep:可选参数有三个:‘first’、‘last’、 False, 默认值 ‘first’。其中, first表示: 保留第一次出现的重复行,删除后面的重复行。
df.duplicated() 参数详解: 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
df.drop_duplicates(subset=['brand', 'style'], keep='last') 输出: 用例4 删除所有列的重复项,并直接在原数据上操作。 df # 去重复之前 输出: df.drop_duplicates(inplace=True) # 返回None df # 直接在原数据上去重 输出: 用例5 删除所有列的重复项,重新设置行索引。 df.drop_duplicates(ignore...
DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 其参数含义如下: keys 表示要设置为索引的列名(如有多个应放在一个列表里)。 drop 表示将设置为索引的列删除,默认为 True。 append 表示是否将新的索引追加到原索引后(即是否保留原索引),默认为 False。
The date and time the file or folder was last modified. Size Size integer The size of the file or folder. MediaType MediaType string The media type of the file or folder. IsFolder IsFolder boolean A boolean value (true, false) to indicate whether or not the blob is a folder. ETag...