这个函数为什么那么常见呢,因为:Pandas中的Series对象的reindex方法允许你重新对Series进行索引,即改变Series的索引。这个方法非常有用,特别是当你需要将Series与另一个具有不同索引的DataFrame或Series对齐时: s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']) new_s = s.reindex(['a', 'b', 'd...
df1.drop_duplicates(['col1','col2'])#删除了df.duplicated(['col1','col2'])标记的重复记录 df.drop_duplicates('col1',keep='last',inplace=True)#inplace=True表示在原DataFrame上执行删除操作 df.drop_duplicates('col1',keep='last',inplace=False)#inplace=False返回一个副本 #删除Series重复记...
ser3 = pd.Series([‘apple’, ‘banana’, ‘apple’, ‘pitaya’, ‘apple’, ‘pitaya’, ‘durian’]) ser3.unique() - - - >去重array([‘apple’, ‘banana’, ‘pitaya’, ‘durian’], dtype=object) ser3.duplicates() - - - >判断元素第一次出现还是重复出现,返回布尔数组 ser3.drop_...
s = pd.Series([0,1,2,0,3])print(s.nonzero())# (array([1, 2, 4], dtype=int64),)# 但是pandas提示我们这个方法要被移除了,建议我们这样使用# Series是可以直接转化为numpy的数组的,转为numpy的数组之后调用nonzero()print(s.to_numpy().nonzero())# (array([1, 2, 4], dtype=int64),)...
从不复制的列表构建 Series 从一维ndarray构建 Series,并且不进行复制。 属性 方法 参考链接 python pandas.Series定义参数属性示例方法用法详解 源自专栏《Python床头书、图计算、ML目录(持续更新)》 类定义 class pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=None, fastpath=False)[source...
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False) subset:与duplicated()中相同 keep:与duplicated()中相同 inplace:与pandas其他函数的inplace相同,选择是修改现有数据还是返回新的数据 Series.drop_duplicates()相比Series.duplicated()也是多了一个inplace参数,和上诉介绍一样,Index.drop_dupl...
Series.drop_duplicates(keep='first', inplace=False)返回删除重复值的系列。参数: keep: {‘first’, ‘last’, False },默认 ‘first’ 处理删除重复项的方法: ‘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。 inplace: 布尔值,默认 False 如果Tru...
‘first’:Drop duplicatesexceptforthe first occurrence.‘last’:Drop duplicatesexceptforthe last occurrence.False:Dropallduplicates. 等等,我这里的问题该咋解决呢?index是重复了,如何解决呢?用这个函数的确获取唯一的Index了,但是还没法修改series。暂时我也不知道咋操作了,等我研究一下吧,目前想到的就是重新把...
Series 其可以储存整数、浮点数、字符串等类型的数据。Series 基本结构如下: pandas.Series(data=None,index=None) data 可以是字典,或者NumPy 里的 ndarray 对象等。index 是数据索引,索引是 Pandas 数据结构中的一大特性,它主要的功能是帮助我们更快速地定位数据。
由于drop_duplicates()函数是Series对象的一种方法,因此在使用时必须先创建一个Series对象。 在keep参数中,可以使用'last'选项来保存最后一个出现的元素。此外,还可以将其设置为False,表示删除所有重复元素。 结论 Python | Pandas Series.drop_duplicates()函数可以去除Series对象中的重复元素,并返回一个新的去重后的...