在pandas中,可以使用drop_duplicates方法删除pandas.Series中不同索引之间的重复条目。 概念: pandas.Series是pandas库中的一种数据结构,类似于一维数组,由索引和值组成。索引是数据的标签,值是相应的数据。 分类: pandas.Series可以分为数值型、字符串型、日期时间型等不同类型。 优势: pandas.Series具有高效...
>>>s=pd.Series(np.zeros(10**6))>>>s.indexRangeIndex(start=0,stop=1000000,step=1)>>>s.index.memory_usage()# 字节数128#与Series([0.])的情况相同 现在,如果删除一个元素,索引就会隐含地变形为一个类似口令的结构,如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>s1=s.dr...
s.index.duplicated(False) drop_duplicates函数用于删除Series、DataFrame中重复记录,并返回删除重复后的结果 pandas.DataFrame.drop_duplicates(self, subset=None, keep='first', inplace=False) pandas.Series.drop_duplicates(self, keep='first', inplace=False) #删除DataFrame重复记录例子#drop_duplicates(self, ...
范例1:采用Series.drop_duplicates()函数删除给定系列对象中的重复值。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the Seriessr = pd.Series([80,25,3,25,24,6])# Create the Indexindex_ = ['Coca Cola','Sprite','Coke','Fanta','Dew','ThumbsUp']# set the indexsr.index = index_# ...
equals 判断两个Series是否相同(索引和值都相等) isin 判断元素是否在Series数据中 isnull/notnull 判断元素值是null/不是null drop_duplicates 返回去重的Series数据 我们来看其中一些的一些方法,其他的方法小伙伴们自己手动代码检验: import pandas as pd obj = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,7],index=['a...
to_csv('example_unique.csv', index=False) 二、Pandas Series去重 Pandas Series是pandas库中用于存储一维数组的数据结构,类似于Python的列表(list),但提供了更多的数据操作功能。 示例步骤: 创建或获取Series:首先,你需要有一个Pandas Series对象。 去重:使用drop_duplicates方法或unique方法来去除重复值。 (可选...
Series:数据系列,代表一维数据,比numpy中的一维数组强大。 DataFrame:数据窗/数据框/数据表,代表二维数据,封装了数据分析常用的各种方法。 Index:索引,为Series和DataFrame提供数据索引服务。 1 Series 1.1.1 创建Series对象 方法一:通过列表的方式,index若不设置,默认为0,1,2,3 ...
二、set_index() 函数 专门用来将某一列设置为 index 的方法。 其语法模板如下: DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 其参数含义如下: keys 表示要设置为索引的列名(如有多个应放在一个列表里)。
二、处理重复数据,duplicated()返回布尔型Series表示每行是否为重复行,drop_duplicates()过滤重复行。 三、利用函数和映射进行数据转换 四、replace根据值的内容进行替换 五、操作字符串 六、数据合并 七、重塑 import numpy as np import pandas as pd
index = index_ # Print the series print(sr) 输出: 现在我们将使用Series.drop_duplicates()函数删除给定序列对象的基础数据中的重复值。# drop duplicates result = sr.drop_duplicates() # Print the result print(result) 输出: 正如我们在输出中看到的那样,Series.drop_duplicates()函数已经成功删除了给定...