df.loc[df.duplicated(subset=['both'], keep = False),'keep'] = 'same time' df = df.drop(columns = ['both','most_recent_date']) print(df) 这段代码使keep列变成dup by。 example csv: ID|VIP_ID|TIER|datatime|keep 1|F08210020403|GO|2014-05-17 00:00:00|same tier 2|F08210020403...
df.query('(Address in ["street_6","street_7"])&(Weight>(70+10))&(ID in [1303,2304,2402])') 重复元素处理(duplicated和drop_duplicates) duplicated方法: 返回是否重复的布尔列表。 可选参数keep默认为first,即首次出现设为不重复; 若为last,则最后一次设为不重复; 若为False,则所有重复项为False。
默认情况下会对一整行数据进行处理,通过column_list指定对于哪一列进行去重处理,其他列数据与此保持一致 keep='last':在处理时,默认保留第一个重复项,若想保留最后一个重复项,可以添加此参数 通过data.duplicated()命令可以查看数据是否存在重复项,返回的为布尔逻辑值,无重复为False,有重复为True,去重就是删除此处状...
6、行查重dup为bool类型:bj['dup']=bj.duplicated(['Year']) 索引查重:bj.index.duplicated() 7、删除重复的行,keep='first';(只删除第一个),'last'(只删除最后一个),'Flase'(有重复的全部都删除):bj.drop_duplicates(['Year'],keep=False) 8、利用查重标识直接删除:bj[~bj.duplicated(['Year'])]...
Series/DataFrame.duplicated(*args, **kwargs):返回一个布尔Series,指示调用者中,哪些行是重复的(重复行标记为True)。 keep:一个字符串或者False,指示如何标记。它代替了废弃的参数take_last 'first':对于重复数据,第一次出现时标记为False,后面出现时标记为True 'last':对于重复数据,最后一次出现时标记为False,...
Pandas根据一个组删除重复项并保留最后一个值在groupby.cumcount（或duplicated）的帮助下使用布尔索引：...
假设要忽略的部分是-之后的最后一个字段,则可以使用短正则表达式删除该部分并对非重复部分进行切片: df[~df['NUMBER'].str.replace('-[^-]+$', '', regex=True).duplicated()] output: NUMBER0 682-21803-4053 694-3561821-41-1 Pandas Dataframe:显示重复行-具有完全重复的行 ...
df.duplicated(subset)->series:Return boolean Series denoting duplicate rows 丢弃:df.drop_duplicates(...
df.duplicated(subset)->series:Return boolean Series denoting duplicate rows 丢弃: df.drop_duplicates(subset,keep,inplace,ignore_index)->DataFrame Note:duplicate别忘了s 四、排序 1、按照values排序:sort_values(by,asceding,inplace,ignore_index),默认采用快排。书写结构和sql里面的order by是完全类似的。
DataFrame.duplicated( ):默认比对整行,整行相同则为重复值,默认keep='first' 除了第一次出现的为False,其他为True。 DataFrame.duplicated(keep='last'):默认比对整行,整行相同则为重复值,除了最后一次出现的为False,其他为True。 DataFrame.duplicated(keep=False):默认比对整行,整行相同则为重复值,只要是重复值...