df.drop_duplicates(subset=['item','price']) 4、drop_duplicates(inplace) 若要将删除后的结果保留,则设置inplace=True。原来的df则替换成删除重复值后的DataFrame。 df.drop_duplicates(subset='category',inplace=True) df 5、drop_duplicates(ignore_index) 若需要重置索引,则设置ignore_index=True...
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...
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...
>>> idx.drop_duplicates(keep='first') Index(['lama', 'cow', 'beetle', 'hippo'], dtype='object') 值‘last’ 保留每组重复条目的最后一次出现。 >>> idx.drop_duplicates(keep='last') Index(['cow', 'beetle', 'lama', 'hippo'], dtype='object') 值False 丢弃所有重复条目集。 >>> id...
Pandas知识点-drop和drop_duplicates最全总结 drop()参数和用法介绍 drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors=‘raise’): labels: 指定要删除的行索引或列名,参数传入方式为字符串或list-like。如果指定的是列名,要配合将axis参数设置为1或columns。
ignore_index：如果设置为True，删除重复项后的行索引将被重置为从0开始的连续序列。下面通过几个示例来说明如何使用这个函数：默认情况下，如果DataFrame中有重复行，使用drop_duplicates()会删除所有列中值完全相同的行，如删除了最后一个与第一个完全相同的行。若想保留第一个出现的重复值，可以设置keep...
1. df.drop_duplicates()语法 2. 创建一个df对象 3. df.drop_duplicates()用法 【正文】学习时间：...
我想打开一个文件,读取它,在文件的两列中删除重复项,然后进一步使用没有重复项的文件进行一些计算。为此,我使用了 pandas.drop_duplicates,它在删除重复项后也会删除索引值。例如,删除第 1 行后,file1 变...
Pandas has a built in function to accomplish this task，它允许您通过一种替代的、更简单的方法来...
Pandas has a built in function to accomplish this task，它允许您通过一种替代的、更简单的方法来...