'''# 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'...
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] df = pd.DataFrame(scores, index=['...
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) # ...
'''# 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','...
使用drop_duplicates方法去掉指定列的重复项: drop_duplicates方法默认会对整个DataFrame进行去重。要仅对某一列去重,可以使用subset参数指定该列。 输出或保存处理后的表格数据: 可以使用to_excel或to_csv函数将处理后的数据保存回文件,或者直接输出查看。 以下是具体的代码示例: python import pandas as pd # 读取Exc...
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...
pd库dataframe基本操作 一、查看数据(查看对象的方法对于Series来说同样适用) 1.查看DataFrame前xx行或后xx行 a=DataFrame(data); a.head(6)表示显示前6行数据,若head()中不带参数则会显示全部数据。 a.tail(6)表示显示后6行数据,若tail()中不带参数则也会显示全部数据。
DataFrame是PySpark中核心的数据抽象和定义,理解DataFrame的最佳方式是从以下2个方面: 是面向二维关系表而设计的数据结构,所以SQL中的功能在这里均有所体现 无论是功能定位还是方法接口均与pd.DataFrame极为相似,所以部分功能又是仿照后者设计 换言之,记忆PySpark中的DataFrame只需对比SQL+pd.DataFrame即可。下面对DataFram...
引言在数据分析领域,Python 的 Pandas 库因其强大的数据操作功能而广受欢迎。Pandas 提供了两种主要的数据结构:Series 和 DataFrame。..., 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Los ...
df3 = pd.merge(df1, df2, on='姓名', how='outer')# 删除所有变量都重复的行df3.drop_duplicates(inplace=True) print(df3) df3 = pd.merge(df1, df2, on='姓名', how='outer')# 删除'年龄', '性别'两列重复的行df3.drop_duplicates(subset=['年龄', '性别'], inplace=True) print(df...