import pandas as pd # 创建一个 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 2, 3, 4, 4], 'B': ['x', 'y', 'y', 'z', 'w', 'w'] }) # 标记所有重复项 all_duplicates = df.duplicated(keep=False) print("标记所有重复项:") print(all_duplicates) 4)删除重复行 import pan...
pandas使用drop_duplicates去除DataFrame重复项 DataFrame中存在重复的行或者几行中某几列的值重复,这时候需要去掉重复行,示例如下: 1 data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) 代码中subset对应的值是列名,表示只考虑这两列,将这两列对应值相同的行进行去重。默认值为subset=None表示...
df=df.drop_duplicates(subset=['sex'],keep=False)print(df) 留第一次出现的【keep='first'】 保留第一次出现的,后面的都删除。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.DataFrame({'name':['张丽华','李诗诗','王语嫣','赵飞燕','阮玲玉'],'sex...
详解pandas使⽤drop_duplicates去除DataFrame重复项 参数 Pandas之drop_duplicates：去除重复项 ⽅法 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。subset : column label or ...
我有一个大的数据集,我需要从pandas dataframe中删除一些重复项,但不是全部。在下面的示例数据中,每个产品记录都有产品名称、记录年份和参考号。在大多数情况下,一个产品应该只有一个参考号(最新的),但如果一个产品有多个相同的参考号,我需要保留这两个。
将最终结果插入 nums 的前 k 个位置后返回 k 。 不要使用额外的空间，你必须在 原地修改输入数组 并...
df = pd.DataFrame(data)# 仅基于列 'A' 删除重复项df_no_duplicates_A = df.drop_duplicates(subset=['A']) print(df_no_duplicates_A) 3)保留最后一次出现的重复项 importpandasaspd# 创建示例DataFramedata = {'A': [1,2,2,3,4,4,5],'B': ['a','b','b','c','d','d','e']} ...
Pandas之drop_duplicates:去除重复项 方法 DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) AI代码助手复制代码 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。 subset : column label or sequence of labels, optional 用来指定特定的列,...
Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) drop_duplicates函数 函数语法: data.drop_duplicates(subset=['a','b','b'],keep='first',inplace=True) 函数参数: subset:表示要进去重的列名,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...
print(tabulate(pd.DataFrame(bn_strikes).drop_duplicates(subset=["ATM"]), headers='keys', tablefmt='psql', showindex=False)) 输出与我想要的不匹配: +---+---+---+ | ATM | ITM | OTM | |---+---+---| | 40800 | 40700 | 40900 | +---...