keep：有三个可选参数，分别是 first、last、False，默认为 first，表示只保留第一次出现的重复项，删除其余重复项，last 表示只保留最后一次出现的重复项，False 则表示删除所有重复项。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...
drop_duplicates()函数有一个名为keep的参数,它决定了在删除重复行时应保留哪些重复行。keep参数有三个可选值: ‘first’:默认值。只保留第一次出现的重复行,删除其余的重复行。 ‘last’:只保留最后一次出现的重复行,删除其余的重复行。 False:删除所有重复行,不保留任何一行。这个参数非常灵活,可以根据具体需求...
df=df.drop_duplicates(subset=['sex'],keep='last',ignore_index=True)print(df) 重新排序: ignore_index=False不重新排序 这里是False,代表我们不会对结果进行排序,能看到结果行显示:[2,3,4] 代码语言:javascript 复制 importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.DataFrame({'name':['张丽华','李诗诗','王...
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...
drop_duplicates有两种用法 1.完全除去重复的行数据,不需要定义任何参数 2.去除重复的几列行数据 以上是drop_duplicates的参数含义 subset:指定重复数据所在列 keep:(1)first:去除重复列后第一次出现的行数据;(2)last:去除重复列后最后一次出现的行数据;(3)False:删除所有重复项 ...
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]}) ...
【dataframe 】去重函数drop_duplicates使用方法 1.t1=dfile.drop_duplicates(keep=False) #将重复数据完全去除 2.t2=t1.drop_duplicates(keep='first') #将重复数据保留第一个 3.t2=t1.drop_duplicates(keep='last') #将重复数据保留最后一个
>>> idx.drop_duplicates(keep='first') Index(['lama', 'cow', 'beetle', 'hippo'], dtype='object') 值‘last’ 保留每组重复条目的最后一次出现。 >>> idx.drop_duplicates(keep='last') Index(['cow', 'beetle', 'lama', 'hippo'], dtype='object') 值False 丢弃所有重复条目集。 >>> id...
keep：决定保留哪些重复数据，有三种选择：'first'（保留第一个出现的），'last'（保留最后一个出现的），或者'False'（删除所有重复）。inplace：布尔值，如果设置为True，将在原DataFrame上直接删除重复项，否则返回新的DataFrame。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...
方法形式为drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)，返回删掉...