drop_duplicates 方法不仅可以用于删除重复的行或列,还可以用于删除重复的索引。当 DataFrame 的索引是重复的时,可以通过 drop_duplicates 方法来删除这些重复索引的行。 python import pandas as pd # 创建一个包含重复索引的 DataFrame data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]} index = ...
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...
4、drop_duplicates(inplace) 若要将删除后的结果保留,则设置inplace=True。原来的df则替换成删除重复值后的DataFrame。 df.drop_duplicates(subset='category',inplace=True) df 5、drop_duplicates(ignore_index) 若需要重置索引,则设置ignore_index=True df.drop_duplicates(ignore_index=True) ...
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...
inplace: 同drop()。 ignore_index: 设置是否忽略行索引,默认False,去重后的结果的行索引保持原索引不变。如果设置为True,则结果的行索引被重置为0开始的自然数。 drop_duplicates()基本使用 df3=pd.DataFrame({'A':['a0','a1','a1','a2','a2'],'B':['b0','b1','b1','b2','b2'],'C':['...
drop_duplicates()的基本用法非常简单。默认情况下,它会移除所有重复的行,只保留第一次出现的行。 import pandas as pd# 创建一个包含重复行的DataFramedf = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'b', 'c']})df
Python | Pandas index . drop _ duplicates() 原文:https://www . geesforgeks . org/python-pandas-index-drop _ duplicates/ Python 是进行数据分析的优秀语言,主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包,让导入和分析数据变得容
Index.drop_duplicates(keep='first') 返回删除重复值的索引。 参数: keep: {‘first’, ‘last’,False},默认 ‘first’ ‘first’:删除除第一次出现的重复项。 ‘last’:删除除最后一次之外的重复项。 False:删除所有重复项。 返回: deduplicated:index ...
df = df.drop_duplicates() 如果你想要在原始的DataFrame对象上直接删除重复项,可以设置inplace参数为True: 代码语言:txt 复制 df.drop_duplicates(inplace=True) 至此,我们已经成功从深度嵌套的列表列表中删除了重复项。 pandas的优势在于其灵活性和高效性。它提供了丰富的数据处理和分析功能,可以轻松处理大...
平时我们的操作中可能只是简单地将重复的行删除掉,不需要标记再筛选,太麻烦。那就使用drop_duplicates。 这样门店重复的就直接删除了。 跟duplicated一样,将列名放进括号里面可以作为判断重复的依据; 如果要保留后一个重复值,需要加参数keep='last'。 而如果想直接将原数据修改,需要加参数inplace=True。发布...