4. 删除所有重复项 如果你想要删除所有重复项,可以将keep参数设置为False。 # 删除所有重复项df_unique3 = df.drop_duplicates(subset=['A'],keep=False)df_unique3 5. 原地操作 如果你不想创建一个新的DataFrame,而是想在原地修改原始DataFrame,可以使用inplace=True参数。 # 在原地去除重复行df.drop_duplicat...
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...
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。
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('data.csv') 确定要删除重复字符串的列。假设要删除名为column_name的列中的重复字符串。 使用drop_duplicates()方法删除重复字符串。可以通过指定subset参数来...
df = pd.DataFrame(data) # 删除重复行并保留第一次出现的重复行 df_dropped = df.drop_duplicates(keep='first') print(df_dropped) # 删除重复行并保留最后一次出现的重复行 df_dropped = df.drop_duplicates(keep='last') print(df_dropped) # 删除所有重复行 df_dropped = df.drop_duplicates(keep=...
drop_duplicates()方法还可以接受subset参数,用于指定删除重复点时的列。 默认情况下,该方法会考虑所有的列,但你也可以通过subset参数指定特定的列进行重复点的判断。 示例 import pandas as pd# 创建一个包含重复点的DataFrame# 注意列A中有重复值,但列B中的值是不同的df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2...
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,...
DataFrame.drop_duplicates(self,subset = None,keep ='first',inplace = False) 返回删除了重复行的DataFrame,可选择仅考虑某些列。包括时间索引在内的索引将被忽略。 例子 1)删除所有列中的重复行 importpandasaspd# 创建示例DataFramedata = {'A': [1,2,2,3,4,4,5],'B': ['a','b','b','c',...
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) 参数 这些参数都是关键字参数。 参数值描述 subsetcolumn label(s)可选。包含任何要忽略的列的字符串或列表 ...
pandas函数drop_duplicates用于去除DataFrame中的重复行。 语法: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数说明: subset:指定要考虑的列名或列名的列表。默认值为None,表示考虑所有列。 keep:指定保留哪个重复的行。可选值为'first'(保留第一个出现的重复行)、'last'(保留最后一个...