})# 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)#...
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) # 删除所有重复项 不保留 df.drop_duplicates(subset=['a', 'b'], False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9...
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=['...
# 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(d...
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 ...
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...
#去重 .duplicateds= pd.Series([1,1,1,1,2,2,2,3,4,5,5,5,5])print(s.duplicated())print(s[s.duplicated() ==False])print('---')#判断是否重复#通过布尔判断,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Fals...
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: ...
pd drop_duplicates返回结果count和to_csv的结果不一致,目的是从表中找出不重复的公司个数,一开始采用了drop_duplicates获取一个去重后的表,count()后发现是500多家,神奇的是当我将结果导入csv,发现只有不到100条。然后我采用groupby的方式获取分组结果,发现分组后的