})# 默认按所有列去重df.drop_duplicates()# 指定列df.drop_duplicates(subset=['brand'])# 保留最后一个重复值df.drop_duplicates(subset=['brand','style'], keep='last') 3.删除重复项后重置索引 # 方法一df.drop_duplicates(ignore_index=True)# 方法二df.drop_duplicates().reset_index(drop=True)#...
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 1. 参数: subset – 指定特定的列 默认所有列 keep:{‘first’, ‘last’, False} – 删除重复项并保留第一次出现的项 默认第一个 keep=False – 表示删除所有重复项 不保留 inplace – 是否直接修改原对象 gnor...
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 参数: subset – 指定特定的列 默认所有列 keep:{‘first’, ‘last’, False} – 删除重复项并保留第一次出现的项 默认第一个 keep=False – 表示删除所有重复项 不保留 inplace – 是否直接修改原对象 gnore_in...
删除重复的行 def drop_duplicates(self, subset: Hashable | Sequence[Hashable] | None = None, *, keep: Literal["first", "last", False] = "first", inplace: bool = False, ignore_index: bool = False) subset: · 比较重复值的列,默认是比较所有的列 keep: · "first" - 有重复行时保留第...
drop_duplicates 方法实现对数据框 DataFrame 去除特定列的重复行,返回 DataFrame 格式数据。 一、使用语法及参数 使用语法: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) AI代码助手复制代码 参数: subset – 指定特定的列 默认所有列 ...
df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False ) 参数: subset:指定是哪些列重复。 keep:去重后留下第几行,{‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’},如果是False,则去除全部重复的行。 inplace:是否作用于原来的df。
DropDuplicates - Drop duplicate values in a subset of columns.删除重复值 2.1 basic_stages ColDrop 这个类用于对指定单个或多个列进行丢弃,其主要参数如下: columns:字符串或列表,用于指定需要丢弃的列名 errors:字符串,传入'ignore'或'raise',用于指定丢弃指定列时遇到错误采取的应对策略,'ignore'表示忽略异常...
import pandas as pd for keep_val in ['first','last']: print(f"{keep_val = }") series = pd.Series([1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 5]) # Identify duplicates (erroneously finds 5 twice) mask = series.duplicated(keep=keep_val) print(series[mask]) data = pd.Series(['1', '2...
(df.date, format= '%Y-%m-%d') df2 = df.drop_duplicates(subset=['user_id'], keep='first') a0 =0 a1 =0 for i in df2.user_id: df1 =df.loc[df.user_id ==i] df1.drop_duplicates(subset=[ 'date'], keep='first', inplace= True) df1['date1'] =df1.date.shift(-1) df1...
publicationIndicator.drop_duplicates(subset=['名称'], keep='first',inplace=True) AI代码助手复制代码 到此,关于“使用pd.merge表连接出现多余行如何解决”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续...