duplicates = pd.DataFrame() for col in ["Rain", "Sun", "Snow"][::-1]: cols.append(col) duplicates = pd.concat([duplicates, colwise_dups(df, cols)]).drop_duplicates()```
Python pandas.DataFrame.drop_duplicates函数方法的使用, 视频播放量 65、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 cjavapy, 作者简介 百度搜索cjavapy.com,程序员编程爱好者,相关视频:Python pandas.DataFrame.agg函数方法的使用,Python
keep另外两个取值为"last"和False,分别表示保留最后一次出现的重复行和去除所有重复行。 inplace=True表示直接在原来的DataFrame上删除重复项,而默认值False表示生成一个副本。 将副本赋值给dataframe: 1 data=data.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False) 这一行代码与文章开头提到的那行代码效果等...
import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame({'name': ['张丽华', '李诗诗', '王语嫣', '赵飞燕', '阮玲玉'],'sex': ['girl', 'woman', np.nan, 'girl', 'woman'],'age': [22, np.nan, 16, np.nan, 27]})print(df)print("---drop_duplicates---")# drop_duplicate...
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({ 'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum', 'Indomie', 'Indomie', 'Indomie'], 'style': ['cup', 'cup', 'cup', 'pack', 'pack'], 'rating': [4, 4, 3.5, 15, 5] }) df brand style rating 0 Yum Yum cup 4.0 1 Yum Yum...
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。
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': [1,2,2,3,4],'B': [5,6,6,7,8],'C': [9,10,10,11,12] ...
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...
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 - 查找两个数据帧之间的差异 在这篇文章中,我们将讨论如何在pandas中比较两个DataFrames。首先,让我们创建两个DataFrames。 创建两个数据框架。 import pandas as pd # first dataframe df1 = pd.DataFrame({ 'Age': ['20', '14', '56', '28', '10']