而另一个常见的应用情况是某些特定栏位，只要一样的话就删除或仅保留一笔。举例来说，各个国家相同的影片类型资料保留一笔就好，也就是影片类型(type)与国家(country)两个栏位的资料，相同的话仅保留一笔，就可以使用以下的Pandas方法(Method )：drop_duplicates([column_name,...])：指定的栏位资料重复就删除。
问Pandas:删除重复的值，但在另一列中保留多少值ENimport pandas as pd #生成数据 data1,data2,...
移除重复数据,使用drop_duplicates方法,该方法默认判断全部列,不过我们也可以根据指定列进行去重. 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data = pd.DataFrame({'k1':['one']*3 + ['two'] * 4,'k2':[1,1,2,3,3,4,4]}) data.drop_duplicates() #输出 <bound method DataFrame.drop_...
drop_duplicates()函数来删除DataFrame或Series中的重复值。 它可以使用以下方式调用: df.drop_duplicates([列1, 列2, ...列n ],keep='first',inplace=False) 其中: 列1,列2,...列n是需要去重的列。 keep参数可以控制留下哪个重复项,默认值是 keep=‘first’,表示保留第一个出现的重复值,也可以使用 ke...
df2 = np.unique(column_values) print("Get unique values from multiple columns:\n", df2) # Output: # Get unique values from multiple columns: # ['30days' '35days' '40days' '50days' 'PySpark' 'Python' 'Spark' 'pandas'] Using set() to Eliminate Duplicates ...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum()而不是df.column.sum()可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和 Index ...
# Drop duplicate rows (but only keep the first row)df = df.drop_duplicates(keep='first') #keep='first' / keep='last' / keep=False# Note: inplace=True modifies the DataFrame rather than creating a new onedf.drop_duplicates(keep='first', inplace=True)处理离群值 异常值是可以显著影响...
一:pandas简介 Pandas 是一个开源的第三方 Python 库,从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来,享有数据分析“三剑客之一”的盛名(NumPy、Matplotlib、Pandas)。Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具,它的目标是成为强大、
drop_duplicates和duplication可以保留最后一次出现的副本,而不是第一次出现的副本。 请注意,s.a uint()比np快。唯一性(O(N) vs O(NlogN)),它会保留顺序,而不会返回排序结果。独特的。 缺失值被视为普通值,有时可能会导致令人惊讶的结果。 如果你想排除nan,需要显式地这样做。在这个例子中,是s.l opdrop...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum而不是df.column.sum可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和 Index