# Check duplicate rowsdf.duplicated()# Check the number of duplicate rowsdf.duplicated().sum()drop_duplates()可以使用这个方法删除重复的行。# Drop duplicate rows (but only keep the first row)df = df.drop_duplicates(keep='first') #keep='first' / keep='last' / keep=False# Note: in...
重复的数据会对统计结果产生影响,误导决策人员。 发现重复值可以用duplicated()。 如果只是df.duplicated(),括号里面什么都不填写,是按照所有列作为依据进行查找的,每一列的值都必须一致才会被标记为重复值。…
运行结果如下: nameage marks0Joe2085.101Nat2177.802Harry1991.543Nat2177.80dropallduplicate rows:nameage marks0Joe2085.102Harry1991.54 原地操作 上述的去重操作结果是以一个copy出来的新DataFrame,这也是DataFrame.drop_duplicates的默认行为。如果想要直接在现有的DataFrame上进行修改,设置inplace=True即可。 import pandas...
duplicate_rows = df.duplicated() 替换重复值:可以使用drop_duplicates()函数将重复的行从 DataFrame 中删除,只保留第一次出现的行。默认情况下,drop_duplicates()函数会比较 DataFrame 的所有列,并根据所有列的值判断是否为重复行。可以通过指定subset参数来只比较特定的列。
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
# Check duplicate rows df.duplicated() # Check the number of duplicate rows df.duplicated().sum() drop_duplates()可以使用这个方法删除重复的行。 # Drop duplicate rows (but only keep the first row) df = df.drop_duplicates(
#检测brand列的重复情况df.duplicated(subset=['brand']) 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')...
代码语言:txt 复制 df = df.drop(rows_to_delete.index) 最后,删除添加的计数列: 代码语言:txt 复制 df = df.drop('count', axis=1) 完整的代码示例: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 读取数据框 df = pd.read_csv('data.csv') # 确定需要删除的列和条件 column_name = 'column_name'...
从以上输出结果可以知道, DataFrame 数据类型一个表格,包含 rows(行) 和 columns(列): 还可以使用字典(key/value),其中字典的 key 为列名: 实例- 使用字典创建 importpandasaspd data=[{'a':1,'b':2},{'a':5,'b':10,'c':20}] df=pd.DataFrame(data) ...
Drop duplicates but keep first When we have the DataFrame with many duplicate rows that we want to remove we useDataFrame.drop_duplicates(). The rows that contain the same values in all the columns then are identified as duplicates. If the row is duplicated then by defaultDataFrame.drop_dupli...