百度试题 题目drop_duplicated()方法可以删除重复值 A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
另一方面，duplicated()函数则是一个返回布尔值系列的函数，它会告诉我们在给定的列或组合中哪些行是重复的。这个函数没有直接删除重复行的功能，但可以与DataFrame的loc或query方法结合使用，进行进一步的数据筛选或处理。例如：python duplicates = df.duplicated(subset='column_name')df[duplicates == Fa...
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下列关于重复值处理的说法中,正确的是( )。A.duplicated()方法可以标记重复数据B.drop_duplicates()方法用于删除重复数据C.重复数据的判断标
drop_duplicates 删除重复的行。 默认情况下,重复集的第一个观察行被认为是唯一的,但每个方法都有一个keep参数来指定要保留的目标。 keep='first' (默认值):标记/删除重复项,第一次出现除外。 keep='last':标记/删除重复项,除了最后一次出现。 keep=False:标记/删除所有重复项。
1.duplicated 保留重复值 源码默认标记重复的第一个为不重复第,duplicated(keep='first') # duplicated 标记重复值,若想第一次出现和最后一次出现不标记那么在参数keep填充相应的参数,如果想标记全部出现的重复值,那么keep=False animals = pd.Series(['lama', 'cow', 'lama', 'beetle', 'lama']) ...
1.duplicated 保留重复值 源码默认标记重复的第一个为不重复第,duplicated(keep='first') # duplicated 标记重复值,若想第一次出现和最后一次出现不标记那么在参数keep填充相应的参数,如果想标记全部出现的重复值,那么keep=False animals = pd.Series(['lama', 'cow', 'lama', 'beetle', 'lama']) ...
平时我们的操作中可能只是简单地将重复的行删除掉,不需要标记再筛选,太麻烦。那就使用drop_duplicates。 这样门店重复的就直接删除了。 跟duplicated一样,将列名放进括号里面可以作为判断重复的依据; 如果要保留后一个重复值,需要加参数keep='last'。 而如果想直接将原数据修改,需要加参数inplace=True。
且默认保留重复数据的第⼀条。# ⽐如（2，d）出现了3次，在duplicated（）中显⽰了2次，在drop_dupicates（）后保留了⼀个 frame.drop_duplicates().shape $ (4,2)# 留下了完全唯⼀的数据⾏ frame.drop_duplicates()补充：python的pandas重复值处理（duplicated()和drop_duplicates())