DataFrame.drop_duplicates 方法用于删除 DataFrame 中的重复行。 DataFrame.drop_duplicates 方法的基本语法如下: python DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) subset:可选参数,指定考虑哪些列来判断重复,默认为所有列。可以传入一列或多列的列名列表(作为字符串...
import pandas as pd# 创建一个包含重复行的DataFramedf = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'b', 'c']})df # 使用drop_duplicates()去除重复行df_unique = df.drop_duplicates()df_unique 输出结果将不包含重复的行。 2. 指定列去除重复 如果你只想根据特定的列去除...
inplace:是否在原始DataFrame上删除数据,默认为False,即在副本中删除。 errors:是否抛出错误,默认为’raise’,表示抛出错误。如果设置为’ignore’,则忽略错误并跳过传入的有问题的标签。 2. drop_duplicates方法 drop_duplicates方法用于删除DataFrame中的重复行。它的基本语法如下: DataFrame.drop_duplicates(subset=None...
df.drop_duplicates()的作用是从DataFrame中删除重复的行。 【语法】 df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) df表示一个具体的DataFrame对象。 .英文小圆点。 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。 keep[kiːp]:占有,...
importpandas as pd#创建示例 DataFramedata ={'Name': ['Alice','Bob','Alice','Charlie','Bob'],'Age': [25, 30, 25, 35, 30] } df=pd.DataFrame(data)#去重操作deduplicated_df =df.drop_duplicates()print("Original DataFrame:")print(df)print("\nDeduplicated DataFrame:")print(deduplicated...
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...
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False) 参数 subset: 列标签,可选 keep: {‘first’, ‘last’, False}, 默认值 ‘first’ first: 删除第一次出现的重复项。 last: 删除重复项,除了最后一次出现。 False: 删除所有重复项。 inplace:布尔值,默认为 False,是否删除重复项或...
在去重后,可以使用df[column].unique()或df.nunique()方法验证列或DataFrame中唯一值的数量,以确保去重操作执行正确。 五、高级去重技术 自定义去重函数 在某些复杂情况下,内置的drop_duplicates方法可能不满足需求,可以通过使用groupby结合apply来实现自定义的去重逻辑。
Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) drop_duplicates函数 函数语法: data.drop_duplicates(subset=['a','b','b'],keep='first',inplace=True) 函数参数: subset:表示要进去重的列名,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...
4、drop_duplicates(inplace) 若要将删除后的结果保留,则设置inplace=True。原来的df则替换成删除重复值后的DataFrame。 df.drop_duplicates(subset='category',inplace=True) df 5、drop_duplicates(ignore_index) 若需要重置索引,则设置ignore_index=True df.drop_duplicates(ignore_index=True) ...