我们来到Python环境中，通过pandas的去重函数：drop_duplicates()，下面是官方的函数说明 解释一下各个参数：subset：表示要去重的列名，默认为 None。keep：有三个可选参数，分别是 first、last、False，默认为 first，表示只保留第一次出现的重复项，删除其余重复项，last 表示只保留最后一次出现的重复项，False 则表...
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,则重置行索引为默认的整数索引。注意事项:在使用drop...
# 只根据列'A'去除重复项df_unique1 = df.drop_duplicates(subset=['A'])df_unique1 3. 保留重复项默认情况下,drop_duplicates()会保留第一次出现的行。如果你想要保留最后一次出现的行,可以使用keep参数。 # 保留最后一次出现的重复项df_unique2 = df.drop_duplicates(subset=['A'],keep='last')df_un...
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...
Pandas中的drop_duplicates()函数是一个强大的工具，用于移除DataFrame中的重复行。这个函数接受几个关键参数：subset：可选，用于指定根据哪些列判断重复。默认情况下，它会比较所有列的值。keep：决定保留哪些重复数据，有三种选择：'first'（保留第一个出现的），'last'（保留最后一个出现的），或者'...
Pandas之drop_duplicates：去除重复项 ⽅法 DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)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，默认所有列...
drop_duplicates函数可以和其他pandas函数一起使用,以实现更复杂的功能。 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...
Determines which duplicates (if any) to keep. -first: Drop duplicates except for the first occurrence. -last: Drop duplicates except for the last occurrence. - False : Drop all duplicates. keep ,可以让你选择去重以后需要选择留下的内容,first为第一次出现的索引,last为最后一次出现的索引,Fasle为放...
pandas是一个强大的数据分析和处理工具,它提供了丰富的功能和方法来处理和操作数据。对于从深度嵌套的列表列表中删除重复项,可以使用pandas库中的DataFrame数据结构和drop_duplic...
Python Pandas DataFrame.drop_duplicates() 函数从DataFrame中删除所有重复的行。 pandas.DataFrame.drop_duplicates()的语法 DataFrame.drop_duplicates(subset: Union[Hashable, Sequence[Hashable], NoneType]=None,keep: Union[str,bool]='first',inplace:bool=False,ignore_index:bool=False) ...