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,删除其余的重复行。 ‘last’:只保留最后一次出现的重复行,删除其余的重复行。 False:删除所有重复行,不保留任何一行。这个参数非常灵活,可以根据具体需求...
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...
如下: - 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 - DataFrame.dr...
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},...
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。如果设置为 ‘last’,则保留最后一次出现的...
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...
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。 四、结论 drop_duplicates()是Pandas中一个非常有用的工具,它可以帮助我们快速有效地去除DataFrame中的重复数据。通过合理使用subset和keep参数,我们可以根据具体需求定...
#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; 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')...
Pandas中的drop_duplicates()函数是一个强大的工具，用于移除DataFrame中的重复行。这个函数接受几个关键参数：subset：可选，用于指定根据哪些列判断重复。默认情况下，它会比较所有列的值。keep：决定保留哪些重复数据，有三种选择：'first'（保留第一个出现的），'last'（保留最后一个出现的），或者'...
df_unique_last = df.drop_duplicates(keep='last') print("\n保留重复项中最后一行的DataFrame:") print(df_unique_last) 5. 查看重复项 在处理数据之前,有时我们想知道哪些行是重复的。可以使用duplicated()方法,它会返回一个布尔序列,表示各行是否是重复项(第一次出现的重复项除外)。 duplicates = df.du...