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 = ...
'Charlie','Alice'],'Age':[25,30,35,25]}df=pd.DataFrame(data,index=['A','B','C','A'])# 检查索引是否重复is_duplicate=df.index.duplicated()# 删除重复的行df_cleaned=df[~is_duplicate]# 验证删除重复行后的结果is_duplicate_cleaned=df_cleaned.index.duplicated()print("原始DataFrame:")pri...
# 删除重复行索引(保留第一个)df_unique=df[~df.index.duplicated(keep='first')]print("\n去重后的 DataFrame:")print(df_unique) 1. 2. 3. 4. 步骤5: 输出处理后的 DataFrame 最后,我们通过打印处理后的 DataFrame 来验证我们的结果。 # 输出处理后的 DataFrameprint("\n最终结果:")print(df_unique...
DataFrame columns: Index(['A', 'B', 'A', 'C'], dtype='object') Duplicate columns: Index(['A'], dtype='object') ``` 通过上述代码,我们可以识别出DataFrame中存在的重复列名。 3. 删除重复列的方法 一旦确认了哪些列名重复,我们可以选择保留其中一个列,并删除其他重复列。以下介绍几种常见的删除...
csv') df #找出行重复的位置 dIndex = df.duplicated() #根据某些列，找出重复的位置 dIndex ...
first:保留第一次出现的重复值,默认 last:保留最后一次出现的重复值 False:删除所有重复值 3.inplace:是否生效 4.ignore_index:如果为True,则重新分配自然索引(0,1,…,n - 1) # 删除重复值 DataFrame.drop_duplicates() import pandas as pd df = pd.DataFrame([['x','x',1],['x','x',1],['z...
# 每一列中空值的数量print(df3.isnull().sum())# 整个dataframe表中空值的总数print(df3.isnull().sum().sum()) # 每一行中非空值的数量print(df3.count(axis=1))# 每一列中非空值的数量print(df3.count(axis=0)) 3、删除空值
默认值 'first' 表示除了第一行外的其他重复行都会被删除；如果设置为 'last'，则除了最后一行外的其他重复行会被删除；如果设置为 False，则所有重复行都会被删除。inplace (可选): 如果设置为 True，则直接在原始 DataFrame 上进行修改，并返回 None；如果设置为 False，则返回一个新的 DataFrame。这两个...
还可以组合使用subset和inplace参数,以在原始 DataFrame 上根据指定列删除重复行。 df.drop_duplicates(subset=['Name', 'Age'], inplace=True) print(df) 总结 本文介绍了使用 Pandas 去除 DataFrame 中的重复值的几种方法,包括使用drop_duplicates()方法、subset参数、keep参数、inplace参数等。根据具体的需求和...