Index.argmax([axis]):返回最大参数索引器的ndarray Index.copy([name, deep, dtype]):制作此对象的副本。 Index.delete(loc):删除已传递位置(-s)的新索引 Index.drop(labels[, errors]):删除已传递标签列表的新索引 Index.drop_duplicates([keep]):返回索引,删除重复值。 Index.duplicated([keep]):指示重...
1 False 2 True 3 False 4 False dtype: bool 使用drop_duplicates() 函数删除重复的行 # 删除行的值完全一样的情况df.drop_duplicates() # 删除支持列的值相同的行df.drop_duplicates(subset=["A","B","C"]) # keep:指定保留的行df.drop_duplicates(subset=["A","B","C"],keep="last") 3.映...
drop_duplicates(keep='first', inplace=True) 处理离群值 异常值是可以显著影响分析的极端值。可以通过删除它们或将它们转换为更合适的值来处理它们。 describe()的maximum和mean之类的信息可以帮助我们查找离群值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Get a statistics summary of the ...
df.duplicated() # 重复行 显示为True,其他False (重复行第一次出现不为重复) keep : 默认first 从前往后看, last 从后往前看 (重复出现的行) subset=['B','C','D'] 默认对整行判断, 可指定列索引 # 表示有B, C, D重复的行,显示True 删除重复行 df.drop_duplicates() # 删除重复行 df[df.dupl...
df.duplicated(keep=False) 最后使用drop_duplduplicate方法直接删除重复项。drop_duplduplicate方法也可以设置keep参数 df.drop_duplicates() 7、isin isin方法用于筛选Series和dataframe,该方法返回一个布尔Series,显示列中的每个值是否在指定值范围内。 data = {"Name":["Alice","Bob","Charlie","David","Eve"...
drop_duplicates函数 删除数据中的重复值;可以选择根据某个或者多个字段来删除。 在删除数据的时候,默认保留的是第一条重复的数据,我们可以通过参数keep来指定保留最后一条 expanding函数 这是一个窗口函数,实现的是一种类似累计求和的功能 DataFrame.expanding( ...
最后使用drop_duplduplicate方法直接删除重复项。drop_duplduplicate方法也可以设置keep参数 df.drop_duplicates() 7、isin isin方法用于筛选Series和dataframe,该方法返回一个布尔Series,显示列中的每个值是否在指定值范围内。 data = { "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "Da...
7.删除先出现的重复值:df['列名'].drop_duplicates(keep='last') 8.数据替换:df['列名'].replace('原数据', '新数据') 三、数据处理 数据读取 1.数据表合并 1.1两表合并 合并列 df_inner=pd.merge(df1,df2,how='inner')#交集,类似sql语句inner join df_left=pd.merge(df1,df2,how='left')#类似...
drop_duplicates(['k2']) #输出 k1 k2 0 one 1 2 one 2 3 two 3 5 two 4 默认对于重复数据,系统会保留第一项,即keep参数的默认值为first,不过我们也可以保留最后一项,只需将keep参数设置为last即可: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data.drop_duplicates(['k2'],keep='last') ...
df.drop_duplicates(keep='last', subset=['col1','col2','col3']) col1 col2 col3 1 A 1 5 3 A 1 2 4 B 2 2 5 B 3 3 例如:这里我想删除第1组,因为2<5,所以我想保留col3为5的组 df.sort_values(by=['col1', 'col2', 'col3'], ascending=False) ...