1、drop_duplicates() 输入任何参数,默认情况下根据所有列删除所有的重复行 df.drop_duplicates() 结果显示删除了最后一行,因为最后一行与第1行是完全一样的。 2、drop_duplicates(keep) 如果要指定删除第一个出现的重复值则输入参数keep='last' df.drop_duplicates(keep='last') 3、drop_duplicates(subset)...
进行数据预处理时,使用pandas模块中去重函数drop_duplicates,代码为:df.drop_duplicates(subset=['A','B','C'],keep= ,inplace= ),下列选项中说法不正确的是?A.参数subset用于指定要去重的列名B.keep指定要保留行,有两个可选参数first和lastC.inplace表示是否要在原数据操作或者存为副本D.去重后行标签不变...
3. df.drop_duplicates()用法 【inplace=True，修改原df对象】print("***原始DataFrame***") print...
ignore_index:默认为False,是否重新构建索引。 df.drop_duplicates() df.drop_duplicates(subset=['brand','style'], keep='last')
df = pd.DataFrame(data) df_no_duplicates_last = df.drop_duplicates(subset=, keep='last') print(df_no_duplicates_last) ```🔍 注意:当使用 `keep='last'` 时,它会保留每个重复组中最后一次出现的行。如果未指定 `keep` 参数,默认会删除所有重复行。0...
df.drop_duplicates()方法的优势在于它可以根据需要删除具有重复值的行,并且可以非常灵活地选择删除的方式。该方法在数据清洗、数据预处理和数据分析中经常被使用。 以下是使用pandas df.drop()方法删除数据框中重复行的应用场景: 数据清洗:在清洗数据时,经常需要删除数据框中的重复行,以保证数据的...
print(df) 上述代码中,我们创建了一个包含重复项的DataFrame,并使用drop_duplicates()函数删除了列"A"中的重复项。最后打印出的结果如下: 代码语言:txt 复制 A B 0 1 a 1 2 b 2 3 c 除了drop_duplicates()函数,Pandas还提供了其他一些方法来处理重复项,例如duplicated()函数可以返回一个布尔型的Series,表...
df = pd.DataFrame(data)# 删除所有重复行df.drop_duplicates(inplace=True)print(df) 输出: name city0JohnLondon1Mary Paris3PeterBerlin 在上述示例中,使用drop_duplicates函数删除了DataFrame中的重复行,并返回了新的DataFrame。
例如,我们可以先使用sort_values函数对数据集进行排序,然后使用drop_duplicates函数去除重复项: importpandasaspd data={'name':['Alice','Bob','Charlie','Alice','Bob'],'age':[25,30,35,25,30],'city':['New York','Los Angeles','Chicago','New York','Los Angeles']}df=pd.DataFrame(data)df...
drop_duplicates()的基本用法非常简单。默认情况下,它会移除所有重复的行,只保留第一次出现的行。 import pandas as pd# 创建一个包含重复行的DataFramedf = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'b', 'c']})df