保持的默认值为‘first’。>>> s.drop_duplicates().sort_index() 0 lama 1 cow 3 beetle 5 hippo Name: animal, dtype: object参数‘keep’ 的值‘last’ 保留每组重复条目的最后一次出现。>>> s.drop_duplicates(keep='last').sort_index() 1 cow 3 beetle 4 lama 5 hippo Name: animal, dtype:...
删除重复值会用到drop_duplicates函数。...同样可以设置first、last、False first:保留第一次出现的重复行,删除其他重复行 last:保留最后一次出现的重复行,删除其他重复行 False:删除所有重复行 inplace:布尔值,...默认为False,是否直接在原数据上删除重复项或删除重复项后返回副本。...,保留第一个重复行,因此...
(2)丢弃重复数据---drop_duplicates() 1)由于不同的原因,数据中可能会包含重复出现的行(记录),重复的记录会造成信息的冗余,但是在实际中丢弃重复数据需要谨慎,盲目去重可以会造成数据集丢失部分数据。 duplicated()方法可以返回一个布尔型的Series,表示各行是否重复,仅仅将重复的最后一行标记为True; 注:duplicated()...
drop_duplicates(["col_name"]) pandas_df.drop_duplicates(["col_name"], keep='first', inplace=True) # 缺失数据处理 spark_df.na.fill() spark_df.na.drop(subset=['A', "B"]) #同dropna pandas_df.fillna() pandas_df.dropna(subset=['A', "B"], how="any", inplace=True) # 空值...
n = np.array(df) print(n) DataFrame增加一列数据 import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame...删除重复的数据行 import pandas as pd norepeat_df = df.drop_duplicates(subset=['A_ID', 'B_ID'], keep='first...读写操作 将csv文件读入DataFrame数据 read_csv()函数的参数配...
# subset:指定用于去重的列,列字符串或列list# keep: first代表去重后保存第一次出现的行# inplace: 是否在原有的dataframe基础上修改df.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False) 聚合 pyspark df.groupBy('group_name_c2').agg(F.UserDefinedFunction(lambdaobj:'|'.join(obj))(F.collect...
PySpark distinct() transformation is used to drop/remove the duplicate rows (all columns) from DataFrame and dropDuplicates() is used to drop rows based
('N/A')))# Drop duplicate rows in a dataset (distinct)df=df.dropDuplicates()# ordf=df.distinct()# Drop duplicate rows, but consider only specific columnsdf=df.dropDuplicates(['name','height'])# Replace empty strings with null (leave out subset keyword arg to replace in all columns)...
over(window_spec).alias("rank") ) .where(col("rank") <= k) .withColumn(col_prediction, F.collect_list(col_item).over(Window.partitionBy(col_user))) .select(col_user, col_prediction) .dropDuplicates([col_user, col_prediction]) ) return items_for_user ...
它选择缺失值超过90%的列，并将其放入名为sparse_columns的列表中。一旦获得稀疏列列表，就可以使用drop...