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: importpandasaspd
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...
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...
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inplace=True。原来的df则替换成删除重复值后的Data...
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...
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...
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...
df.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) 主要参数:subset: 输入要进行去重的列名,默认为Nonekeep: 可选参数有三个:‘first’、‘last’、 False, 默认值 ‘first’。其中,first表示: 保留第一次出现的重复行,删除后面的重复行。last表示: 删除重复项,保留最后一次出现。False表示...
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...