一、drop_duplicates() 去重 # 语法: drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False, ignore_index=False) 参数: subset: 设置根据列的子集来判断重复值,默认根据DataFrame的所有
可以通过使用`drop_duplicates()`方法来解决。该方法可以根据指定的列或所有列来查找并删除重复的行。 具体步骤如下: 1. 导入pandas库:`import pandas as pd...
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)...
drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 参数说明: subset:指定根据哪些列来判断重复值,默认为None,表示根据所有列来判断。如果指定了子集,则只要子集的这些列的数据都相同,就算重复值。 keep:设置保留重复值中的哪一个,可以设置的值有{‘first’, ‘last’, False},...
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函数drop_duplicates用于去除DataFrame中的重复行。 语法: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数说明: subset:指定要考虑的列名或列名的列表。默认值为None,表示考虑所有列。 keep:指定保留哪个重复的行。可选值为'first'(保留第一个出现的重复行)、'last'(保留最后一个...
使用drop_duplicates()方法删除重复行:df.drop_duplicates() 可选地,可以指定特定的列来判断重复行:df.drop_duplicates(subset=['column_name']),其中'column_name'是要判断重复的列名。 可选地,可以指定保留第一个或最后一个重复行:df.drop_duplicates(keep='first')或df.drop_duplicates(keep='last')。
进行数据预处理时,使用pandas模块中去重函数drop_duplicates,代码为:df.drop_duplicates(subset=['A','B','C'],keep= ,inplace= ),下列选项中说法不正确的是?A.参数subset用于指定要去重的列名B.keep指定要保留行,有两个可选参数first和lastC.inplace表示是否要在原数据操作或者存为副本D.去重后行标签不变...
在使用drop_duplicates()时,需要注意以下几点: 默认情况下,drop_duplicates()会考虑所有列来确定重复项。如果你只关心某些列,应该使用subset参数。 keep参数可以让你指定保留哪些重复项。它有三个选项:first(默认值)、last和False。 如果你的DataFrame很大,原地操作(inplace=True)可能会更节省内存。
drop_duplicates是方法名，作用是删除DataFrame对象中的重复行。【参数】subset[ˈsʌbset]：子集。kee...