5、drop_duplicates(ignore_index) 若需要重置索引,则设置ignore_index=True df.drop_duplicates(ignore_index=True)
Python pandas.DataFrame.drop_duplicates用法及代码示例用法: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 返回删除重复行的 DataFrame。 考虑某些列是可选的。索引(包括时间索引)将被忽略。 参数: subset:列标签或标签序列,可选 仅考虑某些列来识别重复项,默认情况...
在你遇到的问题中,ignore_index是一个不被drop_duplicates()函数接受的参数。ignore_index参数通常用于reset_index()函数或某些其他场合,用以重置索引。 3. 如果需要重置索引,应在使用drop_duplicates()后调用reset_index() 如果你想在删除重复项后重置索引,你应该在drop_duplicates()之后调用reset_index()。例如: ...
inplace: 同drop()。 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'...
drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 参数说明: subset:指定根据哪些列来判断重复值,默认为None,表示根据所有列来判断。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。 keep:设置保留重复值中的哪一个,可以设置的值有{‘first’, ‘last’, False},...
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。
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。
ignore_index：如果设置为True，删除重复项后的行索引将被重置为从0开始的连续序列。下面通过几个示例来说明如何使用这个函数：默认情况下，如果DataFrame中有重复行，使用drop_duplicates()会删除所有列中值完全相同的行，如删除了最后一个与第一个完全相同的行。若想保留第一个出现的重复值，可以设置keep...
在展开详述之前,了解df.drop_duplicates是Pandas库中一个用于删除DataFrame中重复行的函数,其基本语法如下:df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)。在某些情况下,如果直接调用这个函数未能去除重复的数据,通常是因为数据中存在微妙的差异或者在使用函数时参数设置不当。在...
drop_duplicates方法的主要形式是drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)，它的功能是返回删除重复行后的DataFrame。参数解析:- subset：该参数可以是列名或列名序列，用于识别重复项，默认情况下它将使用所有列进行判断。返回值解释：默认情况下，它会返回删掉重复...