用法和介绍 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...
drop_duplicates(keep='first') print(df_dropped) # 删除重复行并保留最后一次出现的重复行 df_dropped = df.drop_duplicates(keep='last') print(df_dropped) # 删除所有重复行 df_dropped = df.drop_duplicates(keep=False) print(df_dropped) 通过调整keep参数的值,我们可以灵活地控制删除重复行的行为,以...
作为Comate,由文心一言驱动的智能编程助手,我将为你详细解释drop_duplicates函数中的keep参数。 1. drop_duplicates函数的作用drop_duplicates是Pandas库中的一个函数,用于从DataFrame或Series中删除重复的行或值。默认情况下,它会保留第一次出现的重复项,但可以通过参数配置其行为。
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 全部列都选中时，就不用设置subset参数 ② 设置keep=last，就会看到默认的索引是最后一行 ③ 在上面的基础上设置ignore_index=True，可以看到索引进行重新排列 ④ 设置keep=False，就会删除所有重复的数据行 ...
drop[drɒp]:卸载。 duplicates[ˈdju:plikits]:重复。 【作用】 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。
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...
>>> s.drop_duplicates(keep='last').sort_index() 1 cow 3 beetle 4 lama 5 hippo Name: animal, dtype: object参数‘keep’ 的值False 丢弃所有重复条目集。将‘inplace’ 的值设置为 True 会就地执行操作并返回 None。>>> s.drop_duplicates(keep=False, inplace=True) >>> s.sort_index() 1 ...
df.drop_duplicates(keep=False) A B C1999 请注意所有重复项是如何被删除的。 就地删除重复行 要就地删除重复行,请设置inplace=True。这将直接从源 DataFrame 中删除重复行,而不是创建新行。 考虑以下 DataFrame ; df = pd.DataFrame({"A":[2,9,2],"B":[4,9,4],"C":[2,9,2]}) ...
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。
drop_duplicates函数的参数是axis和keep,这两个参数可以对数据集中的重复项进行不同的处理。 axis参数决定了在哪个轴上进行去重操作,axis=0表示对行进行去重,axis=1表示对列进行去重,默认值为0。 keep参数决定了保留哪个重复项,可选的值分别是first,last,False,默认值是first。当keep为first时,保留第一个重复项,...