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,则重置行索引为默认的整数索引。注意事项:在使用drop...
df.drop_duplicates(subset=['item','price']) 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...
drop_duplicates()参数和用法介绍 drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False): subset: 设置根据列的子集来判断重复值,默认根据DataFrame的所有列来判断重复值,即所有列的数据都相同时,才算重复值。如果指定了子集,则只要子集的这些列的数据都相同,就算重复值。 keep: 设置保...
是指在使用Python的数据分析库Pandas时,可以通过一些方法来删除Dataframe中的某些记录,并返回一个新的Dataframe对象,同时保留原始Dataframe的副本。 在Pandas中,可以使用drop()方法来丢弃记录。drop()方法可以接受一个或多个参数,用于指定要丢弃的记录的索引或标签。具体用法如下: ...
Pandas dataframe 标记删除重复记录 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', inplace='True')...
DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False,ignore_index=False) 这个方法默认是去除每一行中的重复行,可以指定特定的去重的columns参数位subset。 keep{‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’ Determines which duplicates (if any) to keep. -first: Drop duplicates except for...
ignore_index: 可选参数,布尔值。如果为True,则在删除重复行后重新索引 DataFrame。默认值为False。 2. 使用drop_duplicates()删除重复值 2.1 删除所有列中的重复行 默认情况下,drop_duplicates()会考虑所有列中的重复值。以下是一个简单的示例: importpandasaspd# 创建一个包含重复行的 DataFramedata = {'A':...
Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解 前言 环境 基础函数的使用 drop_duplicates函数 subset参数测试 Keep参数测试 全都删掉【keep=False】 留第一次出现的【keep='first'】 留最后一次出现的【keep='last'】 ignore_index参数测试 ignore_index=True重新排序 ...
df = df.drop(duplicated_columns, axis=1) 这样,重复的列将会被从DataFrame中删除。 最后,可以使用DataFrame对象的to_excel方法将处理后的数据保存到Excel文件中。例如,可以使用以下代码将DataFrame保存为名为"processed_data.xlsx"的Excel文件: 代码语言:txt 复制 df.to_excel("processed_data.xlsx", index=F...
Drop duplicates and reset the index TheDataFrame.drop_duplicates()function This function is used to remove the duplicate rows from a DataFrame. DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) Parameters: ...