drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 参数说明: subset:指定根据哪些列来判断重复值,默认为None,表示根据所有列来判断。如果指定了子集,则只要子集的这些列的数据都相同,就算重复值。 keep:设置保留重复值中的哪一个,可以设置的值有{‘first’, ‘last’, False},...
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...
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另外两个取值为"last"和False,分别表示保留最后一次出现的重复行和去除所有重复行。 inplace=True表示直接在原来的DataFrame上删除重复项,而默认值False表示生成一个副本。 将副本赋值给dataframe: data=data.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False) 这一行代码与文章开头提到的那行代码效果等效,...
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: 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.Series.drop_duplicates(self, keep='first', inplace=False) #删除DataFrame重复记录例子#drop_duplicates(self, subset=None, keep='first', inplace=False)df.drop_duplicates() df.drop_duplicates('col1')#删除了df.duplicated('col1')标记的重复记录df.drop_duplicates('col1','last')#删除了df...
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...
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...
在pandas中,删除重复项是一个常见的数据处理操作。可以使用`drop_duplicates()`函数来实现删除重复项的功能。 `drop_duplicates()`函数的语法如下: ```pyt...
#1df.duplicated(keep='first')#2df.duplicated(keep='last')#3df.duplicated(keep=False) #检测brand列的重复情况df.duplicated(subset=['brand']) 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; ...