original_df = df.copy() df_deduplicated = df.drop_duplicates() 对比原始DataFrame和去重后的DataFrame,找出被删除的行: 通过比较原始DataFrame和去重后的DataFrame,你可以找出被删除的行。这可以通过使用pandas的布尔索引和逻辑操作来实现。 python deleted_rows = original_df[~original_df.index.isin(df_de...
'No','XYZ') ,('banana',14,'No','BCD') ,('Orange',34,'Yes','ABC') ]df=pd.DataFrame(fruit_list,columns=['Name','Price','In_Stock','Supplier'])print("DataFrame:")print(df)df_unique=df.drop_duplicates()print("DataFrame with Unique Rows:")print(df_unique)...
duplicate_rows = data.duplicated() 删除重复行:使用pandas的drop_duplicates()函数删除重复行。该函数会返回一个新的DataFrame对象,其中不包含重复行。可以使用以下代码删除重复行: 代码语言:txt 复制 data = data.drop_duplicates() 完整的代码示例: 代码语言:txt ...
读取excel: import pandas as pd score = pd.DataFrame(pd.read_excel('data.xlsx')) score.to_excel('data1...删除重复值(drop_duplicates) 表中难免会有一些重复的记录,这时候我们需要把这些重复的数据都删除掉。...使用duplicated方法可以查找出是否有重复的行,使用drop_duplicated方法就可以直接将重复的...
# Check duplicate rowsdf.duplicated()# Check the number of duplicate rowsdf.duplicated().sum()drop_duplates()可以使用这个方法删除重复的行。# Drop duplicate rows (but only keep the first row)df = df.drop_duplicates(keep='first') #keep='first' / keep='last' / keep=False# Note: in...
使用drop_duplicates() 函数删除重复的行 # 删除行的值完全一样的情况df.drop_duplicates() # 删除支持列的值相同的行df.drop_duplicates(subset=["A","B","C"]) # keep:指定保留的行df.drop_duplicates(subset=["A","B","C"],keep="last") ...
DataFrame.drop_duplicates(self, subset=None, keep='first', inplace=False) Return DataFrame with duplicate rows removed, optiona
# Check duplicate rows df.duplicated() # Check the number of duplicate rows df.duplicated().sum() drop_duplates()可以使用这个方法删除重复的行。 # Drop duplicate rows (but only keep the first row) df = df.drop_duplicates(keep='first') #keep='first' / keep='last' / keep=False # No...
pandas.DataFrame.drop_duplicates()函数 columns.也就是删除重复的行之后返回一个DataFrame,可以选择只考虑某些列。 函数原型如下:DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False)对3个参数的解释如下: 举个例子,a.csv内容如下。下面的代码的运行结果是执行下面的代码 结果为 ...
只想在drop_duplicates上添加Ben的答案: keep :{'first','last',False},默认'first' first:删除第一次出现的重复项. last:删除重复项,除了最后一次出现. 错误:删除所有重复项. 所以设置keep为False我们给你想要的答案. DataFrame.drop_duplicates(*args,**kwargs)返回删除了重复行的DataFrame,可选择仅考虑某些列...