inplace：布尔值参数，默认为 False 表示删除重复项后返回一个副本，若为 Ture 则表示直接在原数据上删除重复项，改变了原来的数据框。ignore_index：布尔值参数，默认为False，表示保留原来的行索引，若为True，则表示重新设置行索引。4、实际案例操作 下图是我们需要操作的数据源，从第二行往下都是重复数据。① ...
正如我们在输出中看到的,Index.drop_duplicate()函数已经删除了索引中标签的重复出现。 示例2:使用Index.drop_duplicate()功能删除标签的所有重复出现。不要在索引中保留任何重复的值。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the Indexidx=pd.Index([10,11,5,5,22,5,3,11])# Print the Indexid...
有时,我们希望在数据框架列的列表中查找唯一值。在这种情况下,我们不会使用drop_duplicate()。我的意思是,虽然我们可以这样做,但是有更好的方法找到唯一值。 pandas Series vs pandas数据框架 对于Excel用户来说,很容易记住他们之间的差异。数据框架是一个表或工作表,而pandas Series是该表/表中的一列。换句话说,...
s.index.duplicated(False) --- drop_duplicates函数用于删除Series、DataFrame中重复记录,并返回删除重复后的结果 pandas.DataFrame.drop_duplicates(self, subset=None, keep='first', inplace=False) pandas.Series.drop_duplicates(self, keep='first', inplace=False) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 #删除D...
duplicate_df= df[df.duplicated('stu_name')]clean_df= df.drop(duplicate_df.index) 使用duplicated先筛选出重复的行 使用drop删除掉重复行 3.drop_duplicates与duplicated常用参数含义# subset: 单个列名或者 一组列名数组(可选)。如果不设置该参数,则默认对全部列进行去重 ...
>>>s2=s1.reset_index(drop=True)。>>>s2.indexRangeIndex(start=0,stop=999999,step=1)>>>s2.index.memory_usage()128 如果你是Pandas的新手,你可能会想为什么Pandas不自己做呢?对于非数字标签来说,这有点显而易见:为什么(以及如何)Pandas在删除一行后,会重新标记所有后续的行?对于数字标签,答案就有点复...
duplicate的默认设置 keep="first" ,保留第一个匹配的值,并将所有后续的观测值标记为duplicate. 也可以使用 keep="last" 保留最后的值,还可以使用keep=False 将所有的重复值标记为True df.duplicated(keep=False) 最后使用drop_duplduplicate方法直接删除重复项。drop_duplduplicate方法也可以设置keep参数 ...
在使用Pandas的pivot函数进行数据重塑时,如果数据框的索引(index)或列标签(columns)包含重复项,将会出现“ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape”错误。这是因为pivot函数要求索引和列标签是唯一的,以便能够正确地重塑数据。要解决这个问题,你可以采取以下几种方法之一: 删除重复的索引或列标签:...
df.append(s, ignore_index=True)/df.append(df,ignore_index=True) vi)删除行 df.drop(1)/df.drop([1,2],inplace=True) X. 将多个df写入指定工作簿的不同worksheet writer = pd.ExcelWriter(resultPath, engine='openpyxl') df.to_excel(writer,sheet_name='第一张表',index=False) ...
pandas的drop_duplicate方法 `pandas` 的 `drop_duplicates` 方法用于从 `DataFrame` 或 `Series` 中删除重复的行或元素。它通常用于数据清洗,以去除数据集中的重复项。 ### 基本用法 对于`DataFrame`: ```python import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 2, ...