df = df.drop_duplicates() 另外,pandas 也提供了一些参数,可以根据具体需求进行使用。以下是一些常用的参数: keep:用于指定保留重复行的方式,默认为 "first",保留第一次出现的行;可选的值还包括 "last"(保留最后一次出现的行)和 False(删除所有重复行)。
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...
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 ...
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( min_periods=1, center=...
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...
也可以使用 keep="last" 保留最后的值,还可以使用keep=False 将所有的重复值标记为True 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...
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...
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"...
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...
df3.drop_duplicates( subset=['收盘价','交易日期'],#subset参数用来指定根据哪类类数据来判断是否重复。若不指定,则用全部列的数据来判断是否重复keep='first',#在去除重复值的时候,我们是保留上面一行还是下面一行?first保留上面一行,last保留下面一行,False就是一行都不保留inplace=True...