df.drop_duplicates(subset='price') 参数subset可以传入以列名组成的列表,即这些列值都相等才删除。下面的例子是item列和price列重复的则删去。 df.drop_duplicates(subset=['item','price']) 4、drop_duplicates(inplace) 若要将删除后的结果保留,则设置inplac
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...
此外,还有一个inplace参数可以用来指定是否在原数据框上进行修改。如果inplace参数设置为True,则直接在原数据框上删除重复行;如果inplace参数设置为False(默认值),则返回一个新的数据框,其中包含了删除重复行后的结果。下面是一个示例代码,演示了如何使用drop_duplicates()函数和keep参数: import pandas as pd # 创...
在excel中，删除重复项操作很简单，直接选中数据区域，然后点击“数据”菜单下的“删除重复项”。在弹出的“删除重复值”对话框，选中所有的列即可去除每行都重复的数据。下图是得出的结果：3、函数介绍 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...
注意,如果inplace参数设置为 True,drop_duplicates函数将返回 None。 5. 结合其他函数使用 drop_duplicates函数可以和其他pandas函数一起使用,以实现更复杂的功能。 例如,我们可以先使用sort_values函数对数据集进行排序,然后使用drop_duplicates函数去除重复项: ...
pandas使用drop_duplicates去除DataFrame重复项 DataFrame中存在重复的行或者几行中某几列的值重复,这时候需要去掉重复行,示例如下: 1 data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) 代码中subset对应的值是列名,表示只考虑这两列,将这两列对应值相同的行进行去重。默认值为subset=None表示...
pandas函数drop_duplicates用于去除DataFrame中的重复行。 语法: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数说明: subset:指定要考虑的列名或列名的列表。默认值为None,表示考虑所有列。 keep:指定保留哪个重复的行。可选值为'first'(保留第一个出现的重复行)、'last'(保留最后一个...
3. df.drop_duplicates()用法 【inplace=True，修改原df对象】print("***原始DataFrame***") print...
inplace:指定是否在原 DataFrame 上直接进行修改,而不是返回一个新的 DataFrame。默认为 False。 二 删除重复行 Pandas提供了drop_duplicates()方法,可以用于删除DataFrame中的重复行。 这个方法会返回一个新的DataFrame,其中不包含重复的行。 示例: import pandas as pd# 假设df是一个包含重复点的DataFramedf = pd...
inplace：布尔值，如果设置为True，将在原DataFrame上直接删除重复项，否则返回新的DataFrame。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...