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
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 则表...
4、drop_duplicates(inplace) 若要将删除后的结果保留,则设置inplace=True。原来的df则替换成删除重复值后的DataFrame。 df.drop_duplicates(subset='category',inplace=True) df 5、drop_duplicates(ignore_index) 若需要重置索引,则设置ignore_index=True df.drop_duplicates(ignore_index=True) ...
ignore_index: 设置是否忽略行索引,默认False,去重后的结果的行索引保持原索引不变。如果设置为True,则结果的行索引被重置为0开始的自然数。 drop_duplicates()基本使用 df3=pd.DataFrame({'A':['a0','a1','a1','a2','a2'],'B':['b0','b1','b1','b2','b2'],'C':['c0','c1','c1','c2...
Python | Pandas index . drop _ duplicates() 原文:https://www . geesforgeks . org/python-pandas-index-drop _ duplicates/ Python 是进行数据分析的优秀语言,主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包,让导入和分析数据变得容
Pandas中的drop_duplicates函数用于移除DataFrame中的重复行，关键参数及其作用如下：subset：用于指定根据哪些列判断重复。默认情况下，它会比较所有列的值。例如，若想只针对特定列判断重复，可以传入subset=‘price’。keep：决定保留哪些重复数据。有三种选择：’first’，’last&...
df=df.drop_duplicates(subset=['sex'],keep='last')print(df) ignore_index参数测试 ignore_index=True重新排序 我们测试的时候能看到我们用的是保存后面的行值。true就是重新排序,我们会看到行是0,1,2的排序。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
df.drop_duplicates(inplace=True) # 或者删除重复的列标签 df.columns = pd.unique(df.columns) 使用pivot_table函数代替pivot:如果你希望保留重复的索引或列标签,并且希望在重塑数据时进行聚合操作,可以使用pivot_table函数。pivot_table函数允许你指定聚合函数(例如mean、sum等),并将重复的索引或列标签进行聚合。
三、drop_duplicates()函数 参考:https://www.cnblogs.com/xxswkl/p/10989306.html dataframe删除某一列的重复元素,默认只留下第一次出现的 inplace参数设置为true时直接在原数据上修改,为False时,生成副本. #注意:所有函数中inplace一旦设置为True,它整体已经就是None.想要再跟函数只能再写一行. ...
ignore_index：如果设置为True，删除重复项后的行索引将被重置为从0开始的连续序列。下面通过几个示例来说明如何使用这个函数：默认情况下，如果DataFrame中有重复行，使用drop_duplicates()会删除所有列中值完全相同的行，如删除了最后一个与第一个完全相同的行。若想保留第一个出现的重复值，可以设置keep...