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...
在我们利用Pandas进行数据清洗的时候,往往会用到drop_duplicates()进行去重,但是不知道大家有没有遇见过这一种现象: 按理说应该只有一条记录的,可是却仍然出现重复记录,这种情况的产生原因是数据里包含空格制表符等。处理方式是可以在excel表中用trim(clean())清理空白符隐藏符(其实这个可能是最稳妥的) 或者在DataFra...
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)...
平时我们的操作中可能只是简单地将重复的行删除掉,不需要标记再筛选,太麻烦。那就使用drop_duplicates。 这样门店重复的就直接删除了。 跟duplicated一样,将列名放进括号里面可以作为判断重复的依据; 如果要保留后一个重复值,需要加参数keep='last'。 而如果想直接将原数据修改,需要加参数inplace=True。发布...
rows are not completely unique, some of its columns are unique while other columns are the same but overall these rows are unique and should not be dropped. Another weird thing is that if I check these two rows separately in a dataframe, drop_duplicates do not drop them but rather retain...
Dataframe ，所以你需要把它重新赋给df：不确定是否适合放在这里，但我最近了解到，.drop_duplicates()...
drop():根据标签丢弃数据 drop_duplicates():丢弃重复数据 dropna():丢失缺失数据(1)根据标签丢弃数据---drop()drop()可以根据标签丢弃多行或多了数据,基本参数如下:labels:单个或者多个标签,传入类列表值(列表、array等)axis:丢弃行(0,默认)或者列(1)in...
drop_duplicates函数可以和其他pandas函数一起使用,以实现更复杂的功能。 例如,我们可以先使用sort_values函数对数据集进行排序,然后使用drop_duplicates函数去除重复项: importpandasaspd data={'name':['Alice','Bob','Charlie','Alice','Bob'],'age':[25,30,35,25,30],'city':['New York','Los Angeles...
1. 重复值的处理 利用drop_duplicates()函数删除数据表中重复多余的记录, 比如删除重复多余的ID. 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 1importpandasaspd2df=pd.DataFrame({"ID":["A1000","A1001","A1002","A1002"],3"departmentId":[60001,60001,60001,60001]})4df.drop_duplicates() ...