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...
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...
在使用drop方法时,需要明确指定要删除的行或列的标签。如果只指定了要删除的行或列的标签的一部分,可能会误删其他行或列。因此,在使用该方法时需要小心确保标签的准确性。 在使用drop_duplicates方法时,可以通过subset参数来指定根据哪些列来判断重复值。这可以帮助你更精确地找到需要删除的重复行。同时,keep参数可以...
# 只根据列'A'去除重复项df_unique1 = df.drop_duplicates(subset=['A'])df_unique1 3. 保留重复项默认情况下,drop_duplicates()会保留第一次出现的行。如果你想要保留最后一次出现的行,可以使用keep参数。 # 保留最后一次出现的重复项df_unique2 = df.drop_duplicates(subset=['A'],keep='last')df_un...
drop_duplicates函数 函数语法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data.drop_duplicates(subset=['a','b','b'],keep='first',inplace=True) 函数参数: subset:表示要进去重的列名,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...
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...
可以通过使用drop_duplicates()方法来解决。该方法可以根据指定的列或所有列来查找并删除重复的行。 具体步骤如下: 导入pandas库:import pandas as pd 创建数据帧:df = pd.DataFrame(data) 删除重复项:df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数说明: subset:可选参数,用于指定列名或...
pandas函数drop_duplicates用于去除DataFrame中的重复行。 语法: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数说明: subset:指定要考虑的列名或列名的列表。默认值为None,表示考虑所有列。 keep:指定保留哪个重复的行。可选值为'first'(保留第一个出现的重复行)、'last'(保留最后一个...
问Pandas版本0.22.0 - drop_duplicates()获得意外的关键字参数'keep‘EN在数据处理和分析中，重复数据...
Pandas中的drop_duplicates()函数是一个强大的工具，用于移除DataFrame中的重复行。这个函数接受几个关键参数：subset：可选，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。keep：决定保留哪些重复数据，有三种选择：'first'（保留第一个出现的），'last'（保留最后一个出现的），或者'...