pd.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 返回去除重复行的DataFrame subset: 列名,默认为所有列 设置根据列名来判断重复值,默认值为所有列元素相同时才判定为重复值。 keep: 'first', 'last', False,默认为first 决定保留的数据行。 first:保留第一个出现的重复数据...
方法形式为drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)，返回删掉...
df=df.drop_duplicates(subset=['sex'],keep='last',ignore_index=False)print(df) 总结 去重还是用的非常多的,我们技术的时候就可以先将内容去重,在根据出现的次数累加就可以了,很方便的用法,当然也有直接能处理的计数函数Counter()。有兴趣可以去试试,我会在后面经常使用这个函数的。
只能用索引切片的方式 如根据索引对data进行删除重复行,并保留第一个数据: data_unique = data[~data.index.duplicated()] 2018-09-12 回答 其他回答 先看一个小例子 from pandas import Series, DataFrame data = DataFrame({'k': [1, 1, 2, 2]}) print data IsDuplicated = data.duplicated() print ...
ignore_index:设置是否忽略行索引,默认为False,去重后的结果的行索引保持原索引不变。如果设置为True,则重置行索引为默认的整数索引。注意事项:在使用drop和drop_duplicates方法时,需要注意以下几点: 这两个方法都不会修改原始DataFrame,而是返回一个新的DataFrame。如果你想直接在原始DataFrame上删除数据,需要将inplace参...
ignore_index: 设置是否忽略行索引,默认False,去重后的结果的行索引保持原索引不变。如果设置为True,则结果的行索引被重置为0开始的自然数。 drop_duplicates()基本使用 df3 = pd.DataFrame( {'A': ['a0', 'a1', 'a1', 'a2', 'a2'], 'B': ['b0', 'b1', 'b1', 'b2', 'b2'], ...
通过实例，首先创建一个包含重复数据的数据表。默认情况下，使用'first'参数，会删除重复行，如第0行和第13行。同时注意，去重操作会删除重复行对应的索引，这时可以使用reset_index函数恢复索引。除了对整个表进行去重，还可以针对特定列进行操作。例如，对'Age'列使用'last'参数，或同时对'Age'和'group...
【摘要】 Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解 前言 环境 基础函数的使用 drop_duplicates函数 subset参数测试 Keep参数测试 全都删掉【keep=False】 留第一次出现的【keep='first'】 留最后一次出现的【keep='last'】 ignore_index参数测试 ignore_index=T ...
ignore_index参数用来确定是否重新设置DataFrame的索引。在去重后如果设置为True,则索引将被重新设置为0到n-1(n是新DataFrame的长度)。 四、额外的数据清洗和验证 去除空行 在执行去重操作前,检查是否有完全为空的行,并根据需要将它们删除,因为空行可能导致去重不成功。
pandas drop_duplicates按特定列去重 方法DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False) 1 参数 这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据,去除特定列下面的重复行。返回DataFrame格式的数据。 subset : column label or sequence of labels, op......