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.drop_duplicates(subset=['item','price']) 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...
在excel中，删除重复项操作很简单，直接选中数据区域，然后点击“数据”菜单下的“删除重复项”。在弹出的“删除重复值”对话框，选中所有的列即可去除每行都重复的数据。下图是得出的结果：3、函数介绍 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...
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
Index.drop_duplicates(keep='first') 返回删除重复值的索引。 参数: keep: {‘first’, ‘last’,False},默认 ‘first’ ‘first’:删除除第一次出现的重复项。 ‘last’:删除除最后一次之外的重复项。 False:删除所有重复项。 返回: deduplicated:index ...
则返回一个新的DataFrame，原DataFrame保持不变。ignore_index：布尔值，用于控制删除重复项后是否重置行索引。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；如果设置为False，则保留原有的行索引。通过灵活设置这些参数，drop_duplicates函数可以满足不同场景下去除重复数据的需求。
a1.drop_duplicates(inplace=True) print(a1) # a b c # 0 1 1 1 # 2 3 6 3 # 3 2 4 9 # 这里inplace为假,整体实际上是一个引用,所以可以直接输出. print(a1.drop_duplicates(['a','b'], keep='first',inplace=False))#删除a,b两列重复的行,并且保留首次出现的哪一行 ...
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...
df.set_index(“date”, inplace=True) 如果要保留将要被设置为索引的列,可以设置drop=False。 df.set_index(“date”, drop=False) 3. 一些操作后重置索引 在处理 DataFrame 时,某些操作(例如删除行、索引选择等)将会生成原始索引的子集,这样默认的数字索引排序就乱了。如要重新生成连续索引,可以使用reset_ind...