Pandas提供了duplicated、Index.duplicated、drop_duplicates函数来标记及删除重复记录 duplicated函数用于标记Series中的值、DataFrame中的记录行是否是重复,重复为True,不重复为False pandas.DataFrame.duplicated(self, subset=None, keep='first') pandas.Series.duplicated(self, keep='first') 其中参数解释如下: subset:...
labels 行、列索引的标签名称axis = 0 删除列 axis = 1 删除行index 行索引标签columns 列索引标签level 使用多级索引时,指定索引层级inplace 若为True则在原DataFrame上操作,返回空。若为False则返回新DataFrameerrors 当传入的标签不再DataFrame时,是否抛出异常。’raise’ or ‘ignore’ dropna 、 drop_duplicate...
Let’s consider the case where we have a row that is duplicated multiple times in the DataSet. In such a case, To keep only one occurrence of the duplicate row, we can use thekeepparameter of aDataFrame.drop_duplicate(), which takes the following inputs: first– Drop duplicates except f...
Series是NumPy中一维数组的对应物,是DataFrame代表其列的基本构件。尽管与DataFrame相比,它的实际重要性正在减弱(你完全可以在不知道Series是什么的情况下解决很多实际问题),但如果不先学习Series和Index,可能很难理解DataFrame的工作原理。 在内部,Series将数值存储在一个普通的NumPy向量中。因此,它继承了它的优点(紧凑的...
DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False,ignore_index=False) 识别重复值之后,我们可以将重复值删掉 df.drop_duplicates() 替换元素 DataFrame.replace(to_replace=None,value=None,inplace=False,limit=None,regex=False,method='pad') 替换某个或某些元素的值 df = pd.DataFrame({ ...
DataFrame.select_dtypes([include, exclude]) 根据数据类型选取子数据框 DataFrame.values Numpy的展示方式 DataFrame.axes 返回横纵坐标的标签名 DataFrame.ndim 返回数据框的纬度 DataFrame.size 返回数据框元素的个数 DataFrame.shape 返回数据框的形状 DataFrame.memory_usage([index, deep]) ...
df = pd.DataFrame({"Value": [10, 15, 20, 25, 30, 35]}) df.assign(value_cat=np.where(df["Value"] > 20, "high", "low")) 这种方法在链式操作中最有用,因为我们不一定对中间步骤感兴趣,并且并不想将中间结果添加到原始DataFrame中。
下来介绍到就是用于数据去重的drop_duplicate方法 这个方法是对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。 这个方法里面有三个可填参数: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False) subset : column label or sequence of labels, optional 用来指定特定的列...
FalseOptional, default 'first'. Specifies which duplicate to keep. If False, drop ALL duplicates inplaceTrue FalseOptional, default False. If True: the removing is done on the current DataFrame. If False: returns a copy where the removing is done. ...
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。 subset : column label or sequence of labels, optional...