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...
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=None, axis=0, method='single') min_periods:每个窗口最少包含的观测值数量...
Pandas提供了一个功能强大的去重函数——drop_duplicates()，它可以帮助我们轻松地处理数据中的重复值。本...
duplicate的默认设置 keep="first" ,保留第一个匹配的值,并将所有后续的观测值标记为duplicate. 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_du...
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"...
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(subset=['area'], inplace=True) print(df['area']) df.to_excel('test1.xlsx', index=False) 0 北京 1 南京 2 天津 3 东莞 4 广州 5 深圳 6 深圳 Name: area, dtype: object 0 北京 1 南京 2 天津 3 东莞 4 广州 5 深圳 Name: area, dtype: object 七、数值修改及替换 ...
通过pandas新增一列,值为将时间戳转化成日期。例如1600123456 -> 20200914 View Code 2、drop_duplicates()去重函数 drop_duplicates(inplace=True,subset=['col1','col2'],keep='first') inplace=True 表示就地删除 subset:某些列相同的删除 keep : 值有first,last,False 分别表示保留重复项的第一个,保留最后...
data.drop_duplicates(['k2'],keep='last') #输出 k1 k2 1 one 1 2 one 2 4 two 3 6 two 4 3.2 map函数 在对数据集进行转换时,你可能希望根据数组、Series或者DataFrame列中的值来实现该转换工作,我们来看看下面的肉类数据的处理: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data = pd.Data...
函数签名: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 参数解释: subset:用于识别重复项的列的名称。默认情况下,使用所有列。如果指定了多列,则考虑这些列的组合。可以传入列名的字符串或者字符串列表; keep:指定要保留的重复项。可以是first(保留第一次出现的重复...