问删除重复的列值，并根据pandas中的条件选择保留行EN今天接到一个群友的需求，有一张表的数据如图 1...
使用drop_duplicates()函数删除重复值:df.drop_duplicates()默认情况下,drop_duplicates()函数会删除所有列值完全相同的重复行,只保留第一次出现的行。 如果只想根据特定列删除重复行,可以在drop_duplicates()函数中指定subset参数:df.drop_duplicates(subset=['column_name'])其中,column_name是要根据其值删除重复行...
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) AI代码助手复制代码 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 用来指定特定的列,默认所有列 keep : {‘first', ‘last'...
详解pandas使⽤drop_duplicates去除DataFrame重复项 参数 Pandas之drop_duplicates：去除重复项 ⽅法 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 ...
drop_duplicates() 删除重复行 通过指定列,删除重复行 fillna(value=0) 对缺失值进行填充 ,用实数0填充na。 df.dropna() 通常情况下,删除行使用参数axis = 0,删除列使用axis = 1。 按列删除缺失值,使用参数axis=1。 how = "all" 全部是NA才删,"any"只要有NA就删除 ...
print(val.reset_index().T.drop_duplicates().T) This helps us easily reset the index and drop duplicate columns from our data frame. The output of the code is below. index dat10 0 91 1 5 As shown, we have successfully eliminated the duplicate column nameddat2from our data frame. It ...
、 drop_duplicate方法去查看重复行里面的值 drop_duplicates返回的是DataFrame,内容是duplicated返回数组中为False的部分: 若想查看duplicated和drop_duplicates观测到的值则需要在duplicated和drop_duplicates中添加字典的键: 但是duplicated和drop_duplicates默认都是保留第一个观测到的值。所以我们需要引用 DataFrame中删除重复...
You would do this using the drop_duplicates method. It takes an argument subset, which is the column we want to find or duplicates based on - in this case, we want all the unique names. vet_visits.drop_duplicates(subset="name") Powered By date name breed weight_kg 0 2018-09-02 ...
How can I drop duplicate columns based on column names? To remove columns with duplicate names, you can use thelocindexer combined withDataFrame.T.drop_duplicates().T. How can I drop columns that have identical data? To remove columns that have identical data (even if their names are differ...
df.drop_duplicates() 删除重复的数据。实例 # 删除包含缺失值的行或列 df.dropna() # 将缺失值替换为指定的值 df.fillna(0) # 将指定值替换为新值 df.replace('old_value', 'new_value') # 检查是否有重复的数据 df.duplicated() # 删除重复的数据 df.drop_duplicates()数据...