1|0一、drop_duplicates() 去重 # 语法: drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False, ignore_index=False) 参数: subset: 设置根据列的子集来判断重复值,默认根据DataFrame的所有列来判断重复值,即所有列的数据都相同时,才算重复值。如果指定了子集,则只要子集的这些列的数据都相同,就算重复...
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)...
进行数据预处理时,使用pandas模块中去重函数drop_duplicates,代码为:df.drop_duplicates(subset=['A','B','C'],keep= ,inplace= ),下列选项中说法不正确的是?A.参数subset用于指定要去重的列名B.keep指定要保留行,有两个可选参数first和lastC.inplace表示是否要在原数据操作或者存为副本D.去重后行标签不变...
drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 参数说明: subset:指定根据哪些列来判断重复值,默认为None,表示根据所有列来判断。如果指定了子集,则只要子集的这些列的数据都相同,就算重复值。 keep:设置保留重复值中的哪一个,可以设置的值有{‘first’, ‘last’, False},...
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...
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: 1. 导入pandas库:`import pandas as pd...
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...
df.drop_duplicates(subset='column_name') 通过指定subset参数为列名,可以对指定的列进行去重操作。 完全去重(所有列都相同) df.drop_duplicates() 如果不指定subset参数,默认会比较所有列的值,只保留第一次出现的唯一行。 保留重复值 df[df.duplicated(subset='column_name', keep=False)] 通过结合duplicated()...
使用drop_duplicates()方法删除重复行:df.drop_duplicates() 可选地,可以指定特定的列来判断重复行:df.drop_duplicates(subset=['column_name']),其中'column_name'是要判断重复的列名。 可选地,可以指定保留第一个或最后一个重复行:df.drop_duplicates(keep='first')或df.drop_duplicates(keep='last')。
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。如果设置为 ‘last’,则保留最后一次出现的...