duplicate_rows = df.duplicated() 删除重复行 df_no_duplicates = df[~duplicate_rows] print(df_no_duplicates) 输出结果如下: A B C 0 1 5 9 1 2 6 10 3 4 8 12 4 5 9 13 七、删除特定列的重复值并保留顺序 如果希望删除特定列的重复值并保留行的顺序,可以结合drop_duplicates和sort_index方法。
print(duplicated_rows) 如果你想要获取所有重复行的索引,可以使用: python duplicate_indices = df[duplicated_rows].index print(duplicate_indices) 使用drop_duplicates()方法删除重复行(可选,根据需要): 如果你想要从DataFrame中删除重复的行,可以使用drop_duplicates()方法: python df_no_duplicates = df.dr...
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=False) Return DataFrame with duplicate rows removed, optionally only considering certain columns. #返回...
'apple']}df=pd.DataFrame(data)# 查找重复行duplicate_rows=df.duplicated()print(duplicate_rows)上述...
在删除重复行之前,我们首先需要检测出重复的行。pandas库中的DataFrame提供了一个duplicated()方法用于检测重复的行。该方法会返回一个布尔值的Series,表示每一行是否是重复的行。 下面的代码演示了如何使用duplicated()方法检测重复的行。 # 检测重复的行duplicate_rows=df.duplicated()print(duplicate_rows) ...
data_new1=data.copy()# Create duplicate of example datadata_new1=data_new1.drop_duplicates()# Remove duplicatesprint(data_new1)# Print new data As shown in Table 2, the previous syntax has created a new pandas DataFrame called data_new1, in which all repeated rows have been excluded. ...
DataFrame.insert(loc, column, value[, …]) 在特殊地点插入行 DataFrame.iter() Iterate over infor axis DataFrame.iteritems() 返回列名和序列的迭代器 DataFrame.iterrows() 返回索引和序列的迭代器 DataFrame.itertuples([index, name]) Iterate over DataFrame rows as namedtuples, with index value as fi...
DataFrame.lookup(row_labels, col_labels)Label-based “fancy indexing” function for DataFrame. DataFrame.pop(item)返回删除的项目 DataFrame.tail([n])返回最后n行 DataFrame.xs(key[, axis, level, drop_level])Returns a cross-section (row(s) or column(s)) from the Series/DataFrame. ...
DataFrame(data)# 查找重复行duplicate_rows=df.duplicated()print(duplicate_rows)上述代码中，duplicate_...
nameage marks0Joe2085.101Nat2177.802Harry1991.543Nat2177.80dropallduplicate rows:nameage marks0Joe2085.102Harry1991.54 原地操作 上述的去重操作结果是以一个copy出来的新DataFrame,这也是DataFrame.drop_duplicates的默认行为。如果想要直接在现有的DataFrame上进行修改,设置inplace=True即可。