如果设置为False,则删除所有的重复值,一个也不保留。 inplace:同drop()。是否在原始DataFrame上删除数据,默认为False,即在副本中删除。如果设置为True,则在调用drop_duplicates的DataFrame本身执行删除,返回值为None。 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...
在Pandas Dataframe中删除列中的重复字符串,可以使用drop_duplicates()方法。该方法可以用于删除指定列中的重复值,并返回一个新的Dataframe。 具体操作步骤如下: 首先,导入Pandas库并读取数据到Dataframe中。例如,使用以下代码读取名为df的Dataframe: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd df = pd.read_csv...
通过以上步骤,你可以轻松地在pandas中删除DataFrame中的重复行。drop_duplicates()方法提供了灵活的参数设置,允许你根据需要保留特定的重复行或删除所有重复行。
4、drop_duplicates(inplace) 若要将删除后的结果保留,则设置inplace=True。原来的df则替换成删除重复值后的DataFrame。 df.drop_duplicates(subset='category',inplace=True) df 5、drop_duplicates(ignore_index) 若需要重置索引,则设置ignore_index=True df.drop_duplicates(ignore_index=True) ...
在处理大量重复数字的Dataframe中删除重复,我们可以使用Pandas中的drop_duplicates()方法。该方法可以根据指定的列或者整个Dataframe的内容来判断重复,并将重复的行删除。 下面是一个完整的示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个包含重复数字的Dataframe data = {'A': [1, 2, 3, 4, ...
Python Pandas DataFrame.drop_duplicates() 函数从DataFrame中删除所有重复的行。 pandas.DataFrame.drop_duplicates()的语法 DataFrame.drop_duplicates(subset: Union[Hashable, Sequence[Hashable], NoneType]=None,keep: Union[str,bool]='first',inplace:bool=False,ignore_index:bool=False) ...
df = pd.DataFrame(data)# 删除重复行,保留第一次出现的行df_no_duplicates = df.drop_duplicates() print(df_no_duplicates) 2)基于特定列删除重复行 importpandasaspd# 创建示例DataFramedata = {'A': [1,2,2,3,4,4,5],'B': ['a','b','b','c','d','d','e']} ...
df=pd.DataFrame(data) newdf=df.drop_duplicates() print(newdf) 运行一下 定义与用法 drop_duplicates()方法删除重复的行。 使用subset参数指定在查找重复项时是否不应考虑任何列。 语法 dataframe.drop_duplicates(subset,keep,inplace,ignore_index)
Pandas DataFrame.drop_duplicates()用例 drop_duplicates()函数执行常见的数据清理任务, 该任务处理DataFrame中的重复值。此方法有助于从DataFrame中删除重复的值。 句法 DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数 子集:它采用一列或列标签列表。它仅考虑用于标识重复项的某些列。
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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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,...