下图是我们需要操作的数据源，从第二行往下都是重复数据。① 全部列都选中时，就不用设置subset参数 ② 设置keep=last，就会看到默认的索引是最后一行 ③ 在上面的基础上设置ignore_index=True，可以看到索引进行重新排列 ④ 设置keep=False，就会删除所有重复的数据行 ...
正如我们在输出中看到的,Index.drop_duplicate()函数已经删除了索引中标签的重复出现。 示例2:使用Index.drop_duplicate()功能删除标签的所有重复出现。不要在索引中保留任何重复的值。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the Indexidx=pd.Index([10,11,5,5,22,5,3,11])# Print the Indexid...
2.2 对一列去重# duplicate_df= df[df.duplicated('stu_name')]clean_df= df.drop(duplicate_df.index) 使用duplicated先筛选出重复的行 使用drop删除掉重复行 3.drop_duplicates与duplicated常用参数含义# subset: 单个列名或者 一组列名数组(可选)。如果不设置该参数,则默认对全部列进行去重 keep: 保留的列 ...
方法DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False) 1 参数 这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据,去除特定列下面的重复行。返回DataFrame格式的数据。 subset : column label or sequence of labels, op... 查看原文 pandas dataframe去除重复数据pandas.DataFrame.drop_duplicates ...
pandas drop_duplicates 函数: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数:这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据,去除特定列下面的重复行。返回DataFrame格式的数据。 1 2 3 4 5 6 subset : column labelorsequence of labels, optional...
>>>s2=s1.reset_index(drop=True)。>>>s2.indexRangeIndex(start=0,stop=999999,step=1)>>>s2.index.memory_usage()128 如果你是Pandas的新手,你可能会想为什么Pandas不自己做呢?对于非数字标签来说,这有点显而易见:为什么(以及如何)Pandas在删除一行后,会重新标记所有后续的行?对于数字标签,答案就有点复...
在使用Pandas的pivot函数进行数据重塑时,如果数据框的索引(index)或列标签(columns)包含重复项,将会出现“ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape”错误。这是因为pivot函数要求索引和列标签是唯一的,以便能够正确地重塑数据。要解决这个问题,你可以采取以下几种方法之一: 删除重复的索引或列标签:...
有时,我们希望在数据框架列的列表中查找唯一值。在这种情况下,我们不会使用drop_duplicate()。我的意思是,虽然我们可以这样做,但是有更好的方法找到唯一值。 pandas Series vs pandas数据框架 对于Excel用户来说,很容易记住他们之间的差异。数据框架是一个表或工作表,而pandas Series是该表/表中的一列。换句话说...
pandas的drop_duplicate方法 `pandas` 的 `drop_duplicates` 方法用于从 `DataFrame` 或 `Series` 中删除重复的行或元素。它通常用于数据清洗,以去除数据集中的重复项。 ### 基本用法 对于`DataFrame`: ```python import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 2, ...
6、duplicate / drop_duplicate duplicate方法返回一个boolean Series,指示DataFrame中的每个元素是否重复(True)或不重复(False)。 data = {"A": [1, 2, 2, 3, 4, 4], "B": ["x", "y", "y", "z", "w", "w"]} df = pd.DataFrame(data) ...