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:保留第一个出现的重复数据...
简介:在Pandas库中,drop和drop_duplicates是两个常用的方法,用于处理DataFrame中的重复数据。本文将详细介绍这两个方法的使用方法和注意事项。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在Pandas库中,drop和drop_duplicates是两个常用的方法,用于处理DataFrame中的重复数据。
import pandas as pd# 创建一个包含重复行的DataFramedf = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'b', 'c']})df # 使用drop_duplicates()去除重复行df_unique = df.drop_duplicates()df_unique 输出结果将不包含重复的行。 2. 指定列去除重复 如果你只想根据特定的列去除...
我们来到Python环境中，通过pandas的去重函数：drop_duplicates()，下面是官方的函数说明 解释一下各个参数：subset：表示要去重的列名，默认为 None。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...
DataFrame.drop_duplicates() 方法用于删除DataFrame中的重复行。它可以基于所有列或特定列来检测重复值,并返回一个新的DataFrame或修改原始DataFrame。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.drop_duplicates方法的使用。 DataFrame.drop_duplicates(self,subset = None,keep ='first',inplace = False) ...
# 导入pandas库并简写为pd import pandas as pd # 要传入的数据类型为字典 # 字典的3个键姓名...
pandas学习-函数drop_duplicates的用法 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。
Pandas在处理NaN值时认为它们是不相等的,因此包含NaN值的行不会被视为重复行。如果你希望将包含NaN值的行视为重复行并删除它们,可以先用某个填充值(如0或pd.NA)替换NaN值,然后再调用drop_duplicates函数。 如何保留所有重复行的第一个和最后一个?Pandas的drop_duplicates函数一次只能保留第一个或最后一个重复行...
在Pandas中,drop_duplicates()提供了删除重复值的功能,这个方法主要帮助我们删除后出现的重复值。例如,某列数据如下:Open:Open11223删除后变为3443那么以下哪种参数可以帮助我们实现删除先出现的重复值。选项 A. df[‘open’].drop_first()选项 B. df[‘open].drop_duplicates(keep=’first’)选项 C. df[‘...
pandas drop_duplicates 函数: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数:这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据,去除特定列下面的重复行。返回DataFrame格式的数据。 1 2 3 4 5 6 subset : column labelorsequence of labels, optional...