1、drop_duplicates() 输入任何参数,默认情况下根据所有列删除所有的重复行 df.drop_duplicates() 结果显示删除了最后一行,因为最后一行与第1行是完全一样的。 2、drop_duplicates(keep) 如果要指定删除第一个出现的重复值则输入参数keep='last' df.drop_duplicates(keep='last') 3、drop_duplicates(subset)...
在excel中，删除重复项操作很简单，直接选中数据区域，然后点击“数据”菜单下的“删除重复项”。在弹出的“删除重复值”对话框，选中所有的列即可去除每行都重复的数据。下图是得出的结果：3、函数介绍 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...
drop_duplicates()是Pandas中一个非常有用的工具,它可以帮助我们快速有效地去除DataFrame中的重复数据。通过合理使用subset和keep参数,我们可以根据具体需求定制去重策略。
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,而是返回一个新的DataFrame。如果你想直接在原始DataFrame上删除数据,需要将inplace参...
在pandas库中,用于删除重复记录的函数是drop_duplicates()。以下是关于该函数的一些详细信息: 1. 函数名称 函数名称:drop_duplicates() 2. 使用方法 drop_duplicates()函数默认会删除DataFrame中所有列都相同的重复行。可以通过设置不同的参数来定制去重行为。 3. 参数说明 subset:可选参数,列标签的列表或数组,指...
直接在原 DataFrame 上进行修改 df.drop_duplicates(inplace=True) print("***去重后的DataFrame***...
df=df.drop_duplicates(subset=['age'])print(df) 数据中能看到我们的age列的赵飞燕行业是NaN,故而直接删除了没有显示。 Keep参数测试 全都删掉【keep=False】 这里是只要有重复的就全部删除。 代码语言:javascript 复制 importpandasaspdimportnumpyasnp ...
df.drop_duplicates(keep=False) 输出结果: A B C D 1 0 2 0 0 2 1 5 4 1 3) 根据指定列标签去重 import pandas as pd data={ 'A':[1,3,3,3], 'B':[0,1,2,0], 'C':[4,5,4,4], 'D':[3,3,3,3] } df=pd.DataFrame(data=data) ...
pandas根据列去重的方法是使用`drop_duplicates()`函数。该函数能够返回一个新的DataFrame,其中的重复值已经被删除。具体用法如下:```pythondf.drop_...
根据指定列标签去重 import pandas as pd data={ 'A':[1,3,3,3], 'B':[0,1,2,0], 'C':[4,5,4,4], 'D':[3,3,3,3] } df=pd.DataFrame(data=data) #去除所有重复项,对于B列来说两个0是重复项 df1 = df.drop_duplicates(subset=['B'],keep=False) #简写,省去subset参数 #df.dro...