在Pandas中,可以使用drop_duplicates()函数来删除特定数量的重复行。这个函数会返回一个新的DataFrame,其中不包含重复的行。 要删除特定数量的重复行,可以设置keep参数为first或last。默认情况下,keep参数的值为first,表示保留第一次出现的重复行,而删除后续出现的重复行。如果设置keep参数为last,则保留最后一次出现...
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)...
df.drop_duplicates() 参数详解: subset:见上; keep:见上; inplace:默认为False,是否返回一个copy; 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')
在pandas中,删除重复项是一个常见的数据处理操作。可以使用drop_duplicates()函数来实现删除重复项的功能。 drop_duplicates()函数的语法如下: 代码语言:txt 复制 DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数说明: subset:可选参数,用于指定要检查重复项的列或列的列表。默认为None,...
Pandas中的drop_duplicates()函数用于删除数据框中的重复行。这个函数非常有用,特别是在处理大型数据集时,可以帮助我们清理数据并确保数据的唯一性。drop_duplicates()函数有一个名为keep的参数,它决定了在删除重复行时应保留哪些重复行。keep参数有三个可选值: ‘first’:默认值。只保留第一次出现的重复行,删除其...
1.函数 DataFrame.duplicated(subset=None, keep=‘first’) 功能:指定列数据重复项判断; 返回:指定列,每行如果重复则为True,否则为False df.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace
df.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) 主要参数:subset: 输入要进行去重的列名,默认为Nonekeep: 可选参数有三个:‘first’、‘last’、 False, 默认值 ‘first’。其中,first表示: 保留第一次出现的重复行,删除后面的重复行。last表示: 删除重复项,保留最后一次出现。False表示...
1. drop_duplicates 函数的基本使用 drop_duplicates函数的基本语法如下: DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False) Python Copy subset参数用于指定需要考虑的列,默认为 None,表示考虑所有列。 keep参数用于指定在去除重复项时保留哪一项。默认为 ‘first’,表示保留第一次出现的项。如果设...
keep 可选{‘first’, ‘last’, False},默认first,即默认保留第一次出现的重复值,并删去其他重复的数据,False是指删去所有重复数据。 inplace 是否对数据集本身进行修改,默认False 三、drop_duplicates用法举例 * 根据指定字段进行去重,保留第一次出现的数据 import pandas as pd #创建数据框 df=pd.DataFrame(...
df.drop_duplicates(subset=["A","C"]) A B C0242 处理重复项的不同方法 正如keep="first" || "last" || "False"所指定的,我们可以通过三种方式处理重复项。 考虑以下 DataFrame : df = pd.DataFrame({"A":[2,9,2],"B":[4,9,4],"C":[2,9,2]}) ...