如果设置为True,则在调用drop_duplicates的DataFrame本身执行删除,返回值为None。 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...
使用index和columns可以分别删除行和列,多行多列用列表传入。也可以同时设置index和columns,同时删除行和列。 index和columns中已经隐含了axis的信息,因此不用设置axis。 df1.drop(index='one', inplace=True) df1.drop(columns='A', inplace=True) print('-'*20, '\n', df1, sep='') 1. 2. 3. O...
方法形式为drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)，返回删掉...
5、drop_duplicates(ignore_index) 若需要重置索引,则设置ignore_index=True df.drop_duplicates(ignore_index=True)
print('-'*20,'\n',df3.drop_duplicates(ignore_index=True),sep='') Output: ---ABC0a0b0c01a1b1c12a2b2c23a2b2c3 ignore_index设置为True后,结果的行索引被重置为0开始的自然数。 参考文档: [1] pandas中文网
index 直接指定要删除的行 columns 直接指定要删除的列 inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe; inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后无法返回。 因此,删除行列有两种方式: 1)labels=None,axis=0 的组合 ...
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...
file2 = file2.reset_index(drop=True) .reset_index() 的默认行为是获取当前索引,将该索引插入数据框的第一列,然后构建一个新索引(我假设这里的逻辑是默认行为使得它非常容易比较旧索引和新索引,对于完整性检查非常有用)。 drop=True 意味着不是将旧索引保留为新列,而是将其删除并用新索引替换它,这似乎是...
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: ...
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 1. 参数: subset – 指定特定的列 默认所有列 keep:{‘first’, ‘last’, False} – 删除重复项并保留第一次出现的项 默认第一个 keep=False – 表示删除所有重复项 不保留 ...