AI代码解释 df1=pd.read_excel("concat.xlsx",sheet_name="Sheet1")df2=pd.read_excel("concat.xlsx",sheet_name="Sheet2")pd.concat([df1,df2],ignore_index=True) 结果如下: 从上表可以看到,里面有两条记录是完全重复的,我们直接可以再调用drop_duplicates()函数,实现去重操作。 代码语言:javascript 代码...
方法1:concat +drop_duplicates In [5]: df3 = pd.concat([df1,df2]) df3 Out[5]: In [6]: # 结果1 df3.drop_duplicates(["col1","col2"],keep=False) Out[6]: 方法2:append + drop_duplicates In [7]: df4 = df1.append(df2) df4 Out[7]: In [8]: # 结果2 df4.drop_duplica...
df.drop_duplicates() 删除重复的数据。实例 # 删除包含缺失值的行或列 df.dropna() # 将缺失值替换为指定的值 df.fillna(0) # 将指定值替换为新值 df.replace('old_value', 'new_value') # 检查是否有重复的数据 df.duplicated() # 删除重复的数据 df.drop_duplicates()数据...
检测重复值,duplicated,检测各行是否重复,返回一个行索引的bool结果,可通过keep参数设置保留第一行/最后一行/无保留,例如keep=first意味着在存在重复的多行时,首行被认为是合法的而可以保留 删除重复值,drop_duplicates,按行检测并删除重复的记录,也可通过keep参数设置保留项。由于该方法默认是按行进行检测,如果存在某...
drop():根据标签丢弃数据 drop_duplicates():丢弃重复数据 dropna():丢失缺失数据(1)根据标签丢弃数据---drop()drop()可以根据标签丢弃多行或多了数据,基本参数如下:labels:单个或者多个标签,传入类列表值(列表、array等)axis:丢弃行(0,默认)或者列(1)in...
pd.concat([df1,df2],ignore_index=True).drop_duplicates() 结果如下: 5. Excel数据写出 当我们将某个Excel文件中的表,进行读取、数据整理等一系列操作后,就需要将处理好的数据,导出到本地。其实Pandas库中可以导出的数据格式有很多种,...
concat concat方法相当于数据库中的全连接(unionall),与数据库不同的是,它不会去重,但是可以使用drop_duplicates方法达到去重的效果。 pd.concat(objs, axis=0, join='outer',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False) ...
移除重复数据,使用drop_duplicates方法,该方法默认判断全部列,不过我们也可以根据指定列进行去重. 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data = pd.DataFrame({'k1':['one']*3 + ['two'] * 4,'k2':[1,1,2,3,3,4,4]}) data.drop_duplicates() #输出 <bound method DataFrame.drop_...
Pandas提供了两个函数专门用来处理数据中的重复值,分别为duplicated()和drop_duplicates()方法。 duplicated()方法用于标记是否有重复值。 drop_duplicates()方法用于删除重复值。 它们的判断标准是一样的,即只要两条数据中所有条目的值完全相等,就判断为重复值。
df1 = pd.concat([df1,df2],axis=0,ignore_index=True) # 将df2数据与df1合并 df1 = df1.drop_duplicates() # 去重 df1 = df1.reset_index(drop=True) # 重新生成index df1.to_csv(path + '/' + 'total.csv') # 将结果保存为新的csv文件 ...