1、drop_duplicates() 输入任何参数,默认情况下根据所有列删除所有的重复行 df.drop_duplicates() 结果显示删除了最后一行,因为最后一行与第1行是完全一样的。 2、drop_duplicates(keep) 如果要指定删除第一个出现的重复值则输入参数keep='last' df.drop_duplicates(keep='last') 3、drop_duplicates(subset)...
Pandas中的drop_duplicates()函数用于删除数据框中的重复行。这个函数非常有用,特别是在处理大型数据集时,可以帮助我们清理数据并确保数据的唯一性。drop_duplicates()函数有一个名为keep的参数,它决定了在删除重复行时应保留哪些重复行。keep参数有三个可选值: ‘first’:默认值。只保留第一次出现的重复行,删除其...
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...
在使用drop方法时,需要明确指定要删除的行或列的标签。如果只指定了要删除的行或列的标签的一部分,可能会误删其他行或列。因此,在使用该方法时需要小心确保标签的准确性。 在使用drop_duplicates方法时,可以通过subset参数来指定根据哪些列来判断重复值。这可以帮助你更精确地找到需要删除的重复行。同时,keep参数可以...
在使用drop_duplicates()时,需要注意以下几点: 默认情况下,drop_duplicates()会考虑所有列来确定重复项。如果你只关心某些列,应该使用subset参数。 keep参数可以让你指定保留哪些重复项。它有三个选项:first(默认值)、last和False。 如果你的DataFrame很大,原地操作(inplace=True)可能会更节省内存。
1. drop_duplicates 函数的基本使用 drop_duplicates函数的基本语法如下: DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False) Python Copy subset参数用于指定需要考虑的列,默认为 None,表示考虑所有列。 keep参数用于指定在去除重复项时保留哪一项。默认为 ‘first’,表示保留第一次出现的项。如果设...
- 调用 DataFrame.drop_duplicates() ,即可去除重复 - 他的参数与规则与 duplicated 一模一样。 实际就是把 duplicated() 标记为 True 的行去掉而已 最后 - DataFrame.duplicated() ,标记出重复项。 使用 subset 指定重复值判断列,keep={'first','last',False} 指定怎么判断哪些是重复项 ...
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...
在Pandas中,可以使用drop_duplicates()函数来删除特定数量的重复行。这个函数会返回一个新的DataFrame,其中不包含重复的行。 要删除特定数量的重复行,可以设置keep参数为first或last。默认情况下,keep参数的值为first,表示保留第一次出现的重复行,而删除后续出现的重复行。如果设置keep参数为last,则保留最后一次出现...
drop():根据标签丢弃数据 drop_duplicates():丢弃重复数据 dropna():丢失缺失数据(1)根据标签丢弃数据---drop()drop()可以根据标签丢弃多行或多了数据,基本参数如下:labels:单个或者多个标签,传入类列表值(列表、array等)axis:丢弃行(0,默认)或者列(1)in...