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...
1、drop_duplicates() 输入任何参数,默认情况下根据所有列删除所有的重复行 df.drop_duplicates() 结果显示删除了最后一行,因为最后一行与第1行是完全一样的。 2、drop_duplicates(keep) 如果要指定删除第一个出现的重复值则输入参数keep='last' df.drop_duplicates(keep='last') 3、drop_duplicates(subset)...
如果inplace参数设置为True,则直接在原数据框上删除重复行;如果inplace参数设置为False(默认值),则返回一个新的数据框,其中包含了删除重复行后的结果。下面是一个示例代码,演示了如何使用drop_duplicates()函数和keep参数: import pandas as pd # 创建一个包含重复行的数据框 data = {'A': [1, 2, 2, 3,...
df=df.drop_duplicates(subset=['age'])print(df) 数据中能看到我们的age列的赵飞燕行业是NaN,故而直接删除了没有显示。 Keep参数测试 全都删掉【keep=False】 这里是只要有重复的就全部删除。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释
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'...
默认情况下,drop_duplicates()会考虑所有列来确定重复项。如果你只关心某些列,应该使用subset参数。 keep参数可以让你指定保留哪些重复项。它有三个选项:first(默认值)、last和False。 如果你的DataFrame很大,原地操作(inplace=True)可能会更节省内存。 四、结论 ...
pandas中的drop_duplicates()函数可以通过SQL中关键字distinct的用法来理解,根据指定的字段对数据集进行去重处理。 二、drop_duplicates()函数的具体参数 * 用法: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False) * 参数说明 参数 说明 ...
a False b False c False d False e True f True dtype: bool >>> new_df.duplicated(keep=False) a True b False c True d False e True f True dtype: bool2)Pandas提供的drop_duplicates()可以更加简便的完成去重操作,默认情况下会判断全部列,若只希望根据某一列判断重复项,则在括号后加入列即可。
drop_duplicates()函数的语法格式如下: df.drop_duplicates(subset=['A','B','C'],keep='first',inplace=True) 参数说明如下: 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项,删除其余重复项,last 表示只保留最后一...