import pandas as pd # 创建一个包含重复索引的 DataFrame data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]} index = [0, 1, 1, 3] # 注意索引 1 是重复的 df = pd.DataFrame(data, index=index) # 删除重复索引的行 df_unique = df.drop_duplicates(keep='first') # keep='fir...
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...
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) ...
inplace: 同drop()。 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':['...
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
Python Pandas TimedeltaIndex.drop_duplicates Python是一种进行数据分析的伟大语言,主要是因为以数据为中心的Python软件包的奇妙生态系统。_Pandas _是这些包中的一个,使导入和分析数据变得更加容易。PandasTimedeltaIndex.drop_duplicates()函数返回去除重复值的索引。该函数提供了灵活性,可以选择哪些重复值要保留,其余的...
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. ...
s.index.duplicated('last') s.index.duplicated(False) drop_duplicates函数用于删除Series、DataFrame中重复记录,并返回删除重复后的结果 pandas.DataFrame.drop_duplicates(self, subset=None, keep='first', inplace=False) pandas.Series.drop_duplicates(self, keep='first', inplace=False) ...
平时我们的操作中可能只是简单地将重复的行删除掉,不需要标记再筛选,太麻烦。那就使用drop_duplicates。 这样门店重复的就直接删除了。 跟duplicated一样,将列名放进括号里面可以作为判断重复的依据; 如果要保留后一个重复值,需要加参数keep='last'。 而如果想直接将原数据修改,需要加参数inplace=True。发布...