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 复制 import pandas as pd # 读取数据 data = ...
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...
然后,使用duplicated()函数检查是否存在重复的行,并将结果存储在duplicated_rows变量中。最后,如果存在重复的行,则使用drop_duplicates()函数删除重复的行,并将结果存储在df变量中。 请注意,这只是一种避免在pandas数据帧上插入重复行的方法之一。根据具体的需求和数据结构,可能还有其他更适合的方法。
'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)...
# 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...
df.drop_duplicates() 替换元素 DataFrame.replace(to_replace=None,value=None,inplace=False,limit=None,regex=False,method='pad') 替换某个或某些元素的值 df = pd.DataFrame({ 'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum', 'Indomie', 'Indomie', 'Indomie'], 'style': ['cup', 'cup', 'cup', 'pack...
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...
# 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...
DataFrame.drop_duplicates(self, subset=None, keep='first', inplace=False) Return DataFrame with duplicate rows removed, optiona
#convert hte df to str type, drop duplicates and then select the rows from original df. df.loc[df.astype(str).drop_duplicates().index] Out[205]: Keyword X Y 0 apply [1, 2] yy 2 apply xy yx 3 terms xx ix 4 terms yy xi ...