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...
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...
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 df.drop_du...
从整个表中删除重复项 Python提供了一个方法.drop_duplicates()可以帮助我们轻松删除重复项!此方法包含以下参数: subset:引用列标题,如果只考虑特定列以查找重复值,则使用此方法,默认为所有列。 keep:保留哪些重复值。’first’(默认):保留第一个重复值;’last’:保留最后一个重复值。False:删除所有重复项。 inpla...
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。 1 2 3 4 5 6 subset : column labelorsequence of labels, optional 用来指定特定的列,默认所有列 keep : {‘first’, ‘last’,False}, default ‘first’ ...
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...
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 ...
def dropDuplicateEmails(customers: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: #该行定义了一个名为 dropDuplicateEmails 的新函数,该函数接受 DataFrame customers 作为输入参数并返回 DataFrame。 基于电子邮件删除重复行: customers.drop_duplicates(subset='email', keep='first', inplace=True) #该列在 customers DataFram...
、 drop_duplicate方法去查看重复行里面的值drop_duplicates返回的是DataFrame,内容是duplicated返回数组中为False的部分: 若想查看duplicated和...当中的keep参数keep=‘last’去返回到最后一个数: 通过去重进行数据清洗 通过去重进行数据清洗数据初始 Seqno列去重查看Seqno列都有哪些值duplicated方法duplicated用于从上到下...
False– Drop all the rows which are duplicate. Example In the below example, we are dropping the last occurrence of the duplicate rows usingkeep='last'. importpandasaspd student_dict = {"name": ["Joe","Nat","Harry","Nat"],"age": [20,21,19,21],"marks": [85.10,77.80,91.54,77.80...