df.loc[2] df # 判断是否和前面的行重复(第二行和第一行的值重复)df.duplicated() 1 False 2 True 3 False 4 False dtype: bool # 默认保留第一行df.duplicated(keep="first") 1 False 2 True 3 False 4 False dtype: bool # 保留最后一行df.duplicated(keep="last") 1 True 2 False 3 False ...
#检测brand列的重复情况df.duplicated(subset=['brand']) df.drop_duplicates() 参数详解: subset:见上; keep:见上; inplace:默认为False,是否返回一个copy; ignore_index:默认为False,是否重新构建索引。 df.drop_duplicates() df.drop_duplicates(subset=['brand','style'], keep='last')...
df.duplicated('col1','last')#第一、三、四行被标记重复 df.duplicated(['col1','col2'],keep='last')#第三行被标记为重复 #keep=False df.duplicated('col1',False)#Series([True,True,True,True,True,False,False],index=['a','a','b','c','b','a','c']) df.duplicated(['col1','...
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 则表示删除所有重复项。inplace：布尔值参数，默认为 False 表示删除重复项后返回一个副本，若为 Ture 则表示直接在原数据上删除重复项，改变了原来的...
1.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 ...
找出重复行:使用duplicated(keep=False)方法找出所有重复的行。 聚合统计:使用groupby方法对重复行进行分组,并使用agg方法进行聚合计算。 可能遇到的问题及解决方法 问题1:如何处理缺失值? 解决方法:在进行聚合操作前,可以使用dropna()方法去除缺失值,或者在聚合函数中使用min_count参数来处理缺失值。 代码语言:txt 复制...
2)Series的属性 s.values # 值 s.index # 索引 3)Series的索引 (1) 显式索引(闭区间): s[ key ] # 使用index中的元素作为索引值 s.loc[ key ] # 使用index中的元素作为索引值 (2) 隐式索引(半开区间): s[ n ] # 使用整数作为索引值 ...
pandasduplicated函数 pandasduplicated函数 ##使用方法和参数 - subset：指定检查重复值的列，默认为None，表示检查全部列。可以传递一个列表，指定多个列。- keep：指定保留哪个重复值，默认为'first'，表示保留第一个出现的重复值。可以选择'last'，表示保留最后一个出现的重复值；也可以选择False，表示不保留任何重复...
上面按user一个变量进行查重,但没有设置keep参数,所以默认筛选出除了第一个以外的其它重复值。 # 2、按user变量筛选重复值,保留全部重复值 frame[frame.duplicated(subset=['user'], keep=False)] --- user price hobby 0 zszxz 100 reading 1 zszxz 200 reading --...
DataFrame.duplicated 是 Pandas 中用于检测重复行的函数。它会返回一个布尔类型的 Series,其中 True 表示该行是重复的,False 表示该行是唯一的或首次出现。该函数主要用于数据清洗和重复数据的检测与处理。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.duplicated方法的使用。 DataFrame.duplicated(self,subset = None,keep...