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)...
inplace:同drop()。是否在原始DataFrame上删除数据,默认为False,即在副本中删除。如果设置为True,则在调用drop_duplicates的DataFrame本身执行删除,返回值为None。 ignore_index:设置是否忽略行索引,默认为False,去重后的结果的行索引保持原索引不变。如果设置为True,则重置行索引为默认的整数索引。注意事项:在使用drop...
df = pd.DataFrame(data)# 删除所有重复行df.drop_duplicates(inplace=True)print(df) 输出: name city0JohnLondon1Mary Paris3PeterBerlin 在上述示例中,使用drop_duplicates函数删除了DataFrame中的重复行,并返回了新的DataFrame。
drop_duplicates()的基本用法非常简单。默认情况下,它会移除所有重复的行,只保留第一次出现的行。 import pandas as pd# 创建一个包含重复行的DataFramedf = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'b', 'c']})df
1. drop_duplicates 函数的基本使用 drop_duplicates函数的基本语法如下: DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False) Python Copy subset参数用于指定需要考虑的列,默认为 None,表示考虑所有列。 keep参数用于指定在去除重复项时保留哪一项。默认为 ‘first’,表示保留第一次出现的项。如果设...
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 - 常用功能函数 1.drop_duplicates函数 删除数据中的重复值;可以选择根据某个或者多个字段来删除。 在删除数据的时候,默认保留的是第一条重复的数据,我们可以通过参数keep来指定保留最后一条 data = [{'name':'小明','age':'18','set':'a'},...
1. df.drop_duplicates()语法 drop[drɒp]：卸载。duplicates[ˈdju:plikits]：重复。【作用】df...
要删除重复项,可以使用Pandas的drop_duplicates()函数。该函数可以根据指定的列或所有列来判断重复项,并将重复项删除。 下面是使用drop_duplicates()函数删除指定重复项的示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个包含重复项的DataFrame ...