drop_duplicates方法的基本语法如下: python DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) subset:指定根据哪些列来判断重复值,默认为None,表示根据所有列来判断。如果指定了子集,则只要子集的这些列的数据都相同,就算重复值。 keep:设置保留重复值中的哪一个,可以设置...
'''# 多列df.drop_duplicates(subset=['a','b'], keep='first', inplace=False)# 删除所有重复项 不保留df.drop_duplicates(subset=['a','b'],False) 2.例子二 # 构建测试数据框importpandasaspd df = pd.DataFrame({'brand': ['Yum Yum','Yum Yum','Indomie','Indomie','Indomie'],'style'...
'''# 多列df.drop_duplicates(subset=['a','b'], keep='first', inplace=False)# 删除所有重复项 不保留df.drop_duplicates(subset=['a','b'],False) AI代码助手复制代码 2.例子二 # 构建测试数据框importpandasaspd df = pd.DataFrame({'brand': ['Yum Yum','Yum Yum','Indomie','Indomie','...
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1,1,2,2], 'b':['a','b','a','b']}) # 单列 df.drop_duplicates('b', 'first', inplace=True) print(df) ''' a b 0 1 a 1 1 b ''' # 多列 df.drop_duplicates(subset=['a', 'b'], keep='first', inplace=False) # ...
1.在dataframe上调用drop、dropna、drop_duplicates函数 2.通过切片找到相应的行或列,然后使用del命令删除 1、del del只能删除列,并且一次只能删一列,并且del只能删除[]运算符切片的列 import pandas as pd scores = [23, 88, 12], [99, 88, 100], [44, 77, 68] ...
print(df.drop_duplicates()) 其中,df 是 DataFrame 的变量名。执行这个代码会返回一个新的 DataFrame,其中删除了所有重复行。 需要注意的是,drop_duplicates() 方法默认会判断所有列的值是否相同,只有完全相同的行才会被删除。如果要根据特定列来判断是否重复,可以使用 subset 参数来指定需要判断的列。 故本题...
dropDuplicates/drop_duplicates:删除重复行二者为同名函数,与pandas中的drop_duplicates函数功能完全一致 fillna:空值填充与pandas中fillna功能一致,根据特定规则对空值进行填充,也可接收字典参数对各列指定不同填充 fill:广义填充 drop:删除指定列 最后,再介绍DataFrame的几个通用的常规方法: withColumn:在创建新列或修改...
得到不重复的值s_re=s.drop_duplicates()print(s_re)print('---')#drop.duplicates移除重复#inplace参数:是否替换原值,默认Falsedf= pd.DataFrame({'key1':['a','a',3,4,5],'key2':['a','a','b','b','c']})print(df.duplicated())print(df['key2'].duplicated())#Dataframe中使用duplic...
数据清洗是数据分析中至关重要的一步。Pandas提供了丰富的函数用于处理缺失值、重复值、数据转换等操作。例如,DataFrame.dropna()用于删除缺失值,DataFrame.fillna()用于填补缺失值,而DataFrame.drop_duplicates()用于删除重复数据。 数据操作 Pandas提供了多种数据操作功能,包括数据过滤、选择、分组和聚合等。使用条件选择...
drop用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)参数说明: labels就是要删除的行列的名字,用列表给定 axis默认为0,指删除行,因此删除columns时要指定axis=1; index直接指定要删除的行 columns直接指定要删除的列 ...