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...
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() 参数详解: subset:见上; keep:见上; inplace:默认为False,是否返回一个copy; ignore_index:默认为False,是否重新构建索引。 df.drop_duplicates() df.drop_duplicates(subset=['brand','style'], keep='last')
使用keep参数 drop_duplicates()方法还提供了keep参数,用于指定保留哪个重复行。默认值是'first',表示保留第一次出现的重复行。其他可选值包括'last'(保留最后一次出现的重复行)和False(删除所有重复行)。 df_keep_last = df.drop_duplicates(keep='last') df_drop_all = df.drop_duplicates(keep=False) print...
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...
keep:用来确定要标记的重复值,可以设置为first、last、False。 first:除第一次出现的重复值,其他都标记为True last:除最后一次出现的重复值,其他都标记为True False:所有重复值都标记为True 实例: import pandas as pd import numpy as np data = {
Python提供了一个方法.drop_duplicates()可以帮助我们轻松删除重复项!此方法包含以下参数: subset:引用列标题,如果只考虑特定列以查找重复值,则使用此方法,默认为所有列。 keep:保留哪些重复值。’first’(默认):保留第一个重复值;’last’:保留最后一个重复值。False:删除所有重复项。
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。
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 1. 返回值 这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据,去除特定列下面的重复行。 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 返回DataFrame格式的数据。