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...
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...
print(df.drop_duplicates(subset=['B'],keep=False))#去除所有重复项,对于B列来说两个0是重复项"""A B C D1 0 2 0 02 1 5 4 1""" 从上述示例可以看出,删除重复项后,行标签使用的数字是原来的,并没有从0重新开始,那么我们应该怎么从0重置索引呢?Pandas 提供的reset_index()函数会直接使用重置后...
is_unique,nunique, value_counts drop_duplicates和duplicated可以保留最后出现的,而不是第一个。 请注意,s.unique()比np.unique要快(O(N)vs O(NlogN)),它保留了顺序,而不是像np.unique那样返回排序后的结果。 缺失值被当作普通值处理,这有时可能会导致令人惊讶的结果。 如果想排除NaN,你需要明确地做到这...
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：...
平时我们的操作中可能只是简单地将重复的行删除掉,不需要标记再筛选,太麻烦。那就使用drop_duplicates。 这样门店重复的就直接删除了。 跟duplicated一样,将列名放进括号里面可以作为判断重复的依据; 如果要保留后一个重复值,需要加参数keep='last'。 而如果想直接将原数据修改,需要加参数inplace=True。
方法形式为drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)，返回删掉...
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...
pd.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 返回去除重复行的DataFrame subset:列名,默认为所有列 设置根据列名来判断重复值,默认值为所有列元素相同时才判定为重复值。 keep:'first', 'last', False,默认为first ...