df = pd.DataFrame(data)# 基于列 'A' 删除重复项,保留最后一次出现的行df_no_duplicates_last = df.drop_duplicates(subset=['A'], keep='last') print(df_no_duplicates_last)
使用DataFrame的drop_duplicates方法去除重复行: 使用drop_duplicates方法可以去除DataFrame中的重复行。默认情况下,这个方法会考虑所有列来判断两行是否重复。 python # 去除重复行 df_unique = df.drop_duplicates() 如果你想基于特定的列来判断重复行,可以通过subset参数指定这些列。例如,如果你只想基于列A和列B...
duplicated()和drop_duplicates()方法默认判断全部列,如果不想这样,传入列的集合作为参数可以指定按列判断,例如: In [64]: data.duplicated() Out[64]: 0 False 1 False 2 False 3 False 4 False 5 False 6 True dtype: bool In [65]: data.duplicated(['k1']) Out[65]: 0 False 1 False 2 True...
在Excel中可以通过点击数据—>删除重复值按钮并选择需要去重的列即可,例如对示例数据按照创建时间列进行去重,可以发现去掉了196 个重复值,保留了 629 个唯一值。 Pandas 在pandas中可以使用drop_duplicates来对数据进行去重,并且可以指定列以及保留顺序,例如对示例数据按照创建时间列进行去重df.drop_duplicates(['创建时间...
三、浏览数据 date.head()三、取出日期 IsDuplicated = data['effectdate'] #取出csv表格第一列日期 list_month = list(IsDuplicated.drop_duplicates())#日期所在的月份 四、循环，做出每个月的分布图 for month in list_of_month:df = data[data['effectdate'] == month]#月份 indexs = list(df['...
df['A'] = df['A'].drop_duplicates() # 某一列后出现重复数据被清除 删除先出现的重复值 df['A'] = df['A'].drop_duplicates(keep=last) # # 某一列先出现重复数据被清除 数据替换 df['A'].replace('sh','shanghai') # 同于字符串替换 ...
df1 = df1.drop_duplicates() df1.shape (556456, 9) 2.5 增加部分时间列 df1['event_time'] = pd.to_datetime(df1['event_time'].str[:19],format="%Y-%m-%d %H:%M:%S") df1['Year'] = df1['event_time'].dt.year df1['Month'] = df1['event_time'].dt.month ...
# STEP 震级震源深度散点图 c6_df = data[["level", "depth"]].copy() c6_df.drop_duplicates(inplace=True) c6_df = c6_df.values.tolist() c6_df.sort(key=lambda x: x[0]) x_data = [d[0] for d in c6_df] y_data = [d[1] for d in c6_df] c6 = ( Scatter(init_opts=op...
drop:删除行或列。 dropna:删除包含缺失值的行或列。 drop_duplicates:删除重复值。 fillna:填充缺失值。 replace:替换指定值。 groupby:按照指定的列进行分组。 apply:对分组后的数据应用函数。 sort_index:按照索引排序。 sort_values:按照值排序。 ascending:指定升序或降序。
df = df.drop_duplicates(subset=['CNUM','Company_New'], keep='first') df.to_csv(self.new_excel_path,index=False,encoding='GBK') file_obj.close()defwriteLog(self):withopen(self.log_path,"a")aslogfile: logfile.write("\nthat's a test log message")defwriteEventLog(self):withopen(...