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 last:保留最后一个出现的重复数据 False:删除所有的重复行 inplace:布尔值,默认为False 设置是否在原DataFrame删除数据。若为True,则返回删除重复数据后的DataFrame。 ignore_index:布尔值,默认为False 设置是否忽略行...
inplace:同drop()。是否在原始DataFrame上删除数据,默认为False,即在副本中删除。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...
方法形式为drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)，返回删掉...
inplace：布尔值参数，默认为 False 表示删除重复项后返回一个副本，若为 Ture 则表示直接在原数据上删除重复项，改变了原来的数据框。ignore_index：布尔值参数，默认为False，表示保留原来的行索引，若为True，则表示重新设置行索引。4、实际案例操作 下图是我们需要操作的数据源，从第二行往下都是重复数据。① ...
【inplace=False，返回新的一个df对象】# 导入pandas库并简写为pd import pandas as pd # 要传入的...
drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 返回删除重复行的 DataFrame,可选择仅考虑某些列子集。 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,默认情况下使用所有列。 keep:{‘first’, ‘last’, False},默认 ‘first’ 确定要保留哪些重复项(如果...
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)""" """ 参数:: subset是用来指定特定的列,默认为所有列 keep: 当keep='first'时,就是保留第一次出现的重复行,其余删除 当keep='last'时,就是保留最后一次出现的重复行,其余删除 ...
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'(保留最后一个出现的重复行)或False(删除所有重复行)。默认值为'first'。
inplace: 设置是否在DataFrame本身删除数据,默认为False,在DataFrame的副本里删除数据,返回删除数据后的DataFrame。如果设置为True,则在调用drop()的DataFrame本身执行删除,返回值为None。 errors: 设置是否抛出错误,可以设置的值有{‘ignore’, ‘raise’},默认raise,表示抛出错误。ignore表示忽略错误,跳过传入的错误索引...
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...