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 df.drop_duplicates(ignore_index=True)
drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 返回删除重复行的 DataFrame。 考虑某些列是可选的。索引(包括时间索引)将被忽略。 参数: subset:列标签或标签序列,可选 仅考虑某些列来识别重复项,默认情况下使用所有列。 keep:{‘first’, ‘last’, False},默认 ‘first...
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...
ignore_index: 设置是否忽略行索引,默认False,去重后的结果的行索引保持原索引不变。如果设置为True,则结果的行索引被重置为0开始的自然数。 drop_duplicates()基本使用 df3 = pd.DataFrame( {'A': ['a0', 'a1', 'a1', 'a2', 'a2'], 'B': ['b0', 'b1', 'b1', 'b2', 'b2'], 'C': [...
方法形式为drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)，返回删掉...
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...
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...
Pandas DataFrame.drop_duplicates()删除重复值 语法 df.drop_duplicates(subset = None, keep = 'first', inplace = False, ignore_index = False) 参数 1.subset:指定的标签或标签序列,仅删除这些列重复值,默认情况为所有列 2.keep:确定要保留的重复值,有以下可选项:...
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...