利用pandas库的drop_duplicates()方法去除DataFrame中的重复行 drop_duplicates()方法可以帮助我们去除DataFrame中重复的行，并返回一个新的DataFrame。示例代码：import pandas as pdmy_data = {'col1': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5], 'col2': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd', 'd', 'e']}df = ...
df = pd.DataFrame(data) print(df) 上述代码将创建一个包含姓名、年龄和城市的 DataFrame,其中包含重复的行。 使用drop_duplicates()方法 Pandas 提供了drop_duplicates()方法,它可以删除 DataFrame 中的重复行。默认情况下,该方法会保留第一次出现的重复行,而删除后续的重复行。 df_no_duplicates = df.drop_du...
data[data.duplicated()]#可以查看重复内容 data=data.drop_duplicates()#删除重复行 data=data.drop_duplicates('c1')#按列去重,但注意,会将重复内容所在一行删除 缺失值: import numpy as np data=pd.DataFrame([[1,np.nan,3],[np.nan,2,np.nan],[1,np.nan,0]], columns=['c1','c2','c3'])...
要用函数取得数据集data中的重复列,分三个步骤: (提前导入pandas模块) data0_1 = data.drop_duplicates() #保留第一个重复行 data0_2 = data.drop_duplicates(keep=False) #去除所有重复行 data0_3=pd.concat([data0_1,data0_2]).drop_duplicates(keep=False) #合并起来再去重,只剩下真的重复行。 ...
#wp = data.drop_duplicates(['物品']) #print(wp) # 将去除重复行的数据输出到excel表中 no_re_row.to_excel("test2.xls") 补充知识:Python数据预处理(删除重复值和空值) pandas几个函数的使用,大数据的预处理(删除重复值和空值),人工删除很麻烦 ...
df.drop_duplicates() 则通常用于数据去重,即剔除数据集中的重复值。官方解释很详细,下面做一些解读。 官方解释:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop_duplicates.html#pandas.DataFrame.drop_duplicates DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=Fa...
一、drop_duplicates函数介绍 drop_duplicates函数可以按某列去重,也可以按多列去重。具体语法如下: 代码语言:javascript 复制 DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False) 代码解析: DataFrame:待去重的数据框。 subset:用来指定特定的列,根据指定的列对数据框去重。默认值为None,即DataFrame中...
data.drop_duplicates(inplace=True) 2. 去除某几列重复的行数据 data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) subset: 列名,可选,默认为None keep: {‘first’, ‘last’, False}, 默认值 ‘first’ first: 保留第一次出现的重复行,删除后面的重复行。
data.drop_duplicates('A','first', inplace=True)printdata#A B#0 1 a#1 1 b#2 2 a#3 2 b#A B#0 1 a#2 2 a 2. 检测与处理缺失值 数据中的某个或某些特征的值是不完整的,这些值称为缺失值。pandas提供了识别缺失值的方法isnull以及识别非缺失值的方法notnull,这两种方法在使用时返回的都是...
python data_unique = data.drop_duplicates()此时，data_unique就是一个新的DataFrame，其中删除了所有完全重复的行。需要注意的是，drop_duplicates方法默认保留第一次出现的行，删除其后的重复行。如果你想删除所有重复的行（即只要出现重复就删除），你需要将参数keep设置为False：python data_unique = ...