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...
1、drop_duplicates() 输入任何参数,默认情况下根据所有列删除所有的重复行 df.drop_duplicates() 结果显示删除了最后一行,因为最后一行与第1行是完全一样的。 2、drop_duplicates(keep) 如果要指定删除第一个出现的重复值则输入参数keep='last' df.drop_duplicates(keep='last') 3、drop_duplicates(subset)...
df=["".join(x.split())forxindf]#convert the data to a dataframe from a seriesdf = pd.DataFrame({'Value': df})#remove any duplicatesdf.drop_duplicates(subset=None, keep="first", inplace=False)#print to the console just as a visual aidprint(df)#print the erroneous entries to an ex...
2 Pandas Drop Duplicates To CSV 0 drop duplicates isnt working on my imported csv file 2 Pandas drop duplicates does not behave as expected 0 How to drop duplicates in csv by pandas library in Python? 0 Pandas drop_duplicates() not working after add a row to DataFrame when read fro...
pandas drop_duplicates 函数: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数:这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据,去除特定列下面的重复行。返回DataFrame格式的数据。 1 2 3 4 5 6 subset : column labelorsequence of labels, optional...
inplace: 同drop()。 ignore_index: 设置是否忽略行索引,默认False,去重后的结果的行索引保持原索引不变。如果设置为True,则结果的行索引被重置为0开始的自然数。 drop_duplicates()基本使用 df3=pd.DataFrame({'A':['a0','a1','a1','a2','a2'],'B':['b0','b1','b1','b2','b2'],'C':['...
1.函数 DataFrame.duplicated(subset=None, keep=‘first’) 功能:指定列数据重复项判断; 返回:指定列,每行如果重复则为True,否则为False df.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False) 功能:删除重复行 返回:DataFrame的副本或直接在源数据上修改 ...
您已经得到了inplace=False，所以您没有修改df。
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...
pandas drop_duplicates 函数: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数:这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据,去除特定列下面的重复行。返回DataFrame格式的数据。 subset : column label or sequence of labels, optional...