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中一行元素全部相同时才去除。 keep:对重复值的处理方式,可选{'first', 'last', 'False'}。默认值first,即保留重复数据第...
不完全重复:如果希望基于某些列的部分重复来删除行,需要调整subset参数。 NaN值:NaN值可能会干扰drop_duplicates方法的比较过程。默认情况下,该方法会忽略NaN值。如果需要处理NaN值,可以先删除或填充NaN值。python df = df.dropna() # 删除NaN值 df = df.drop_duplicates() 时间序列数据:如果DataFrame包含时间序列...
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。这两个方法结合使用可以帮助#深度好文计划#你首先识别重复项 (duplicated())，然后根据需要删除它们 (drop_duplicates())，或者你可以直接使用 drop_duplicates() 来删除重复项。
Python中,可以使用pandas库来处理DataFrame数据。要根据另一个列值从DataFrame中删除重复项,可以使用drop_duplicates()方法。 drop_duplicates()方法可以根据指定的列或多个列的值来判断是否为重复项,并删除重复的行。默认情况下,该方法会保留第一个出现的重复项,而删除后续的重复项。 下面是一个示例代码: 代码...
drop_duplicates()方法在处理大型数据集时可能会比较耗时,因此请考虑在适当的时候使用。 如果你的DataFrame包含NaN值,并且你希望将NaN视为相同的值进行去重,pandas默认就是这样处理的。 通过以上步骤,你应该能够轻松地在Python中使用pandas库对DataFrame进行去重操作。无论是处理小型数据集还是大型数据集,pandas都提供了强...
**方法1:使用`loc`索引和`drop()`函数** 我们可以使用`loc`方法选择唯一的列名,之后使用`drop()`函数删除其他重复列。 ```python # 删除重复列,保留第一个出现的列 df = df.loc[:, ~df.columns.duplicated()] print("DataFrame after dropping duplicates:\n", df) ...
这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据,去除特定列下面的重复行。返回DataFrame格式的数据 DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) subset : column label or sequence of labels, optional 用来指定特定的列,默认所有列 ...
drop_duplicates方法实现对数据框DataFrame去除特定列的重复行,返回DataFrame格式数据。 一、使用语法及参数 使用语法: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 参数: subset -- 指定特定的列 默认所有列 ...
**方法1:使用`loc`索引和`drop()`函数** 我们可以使用`loc`方法选择唯一的列名,之后使用`drop()`函数删除其他重复列。 ```python # 删除重复列,保留第一个出现的列 df = df.loc[:, ~df.columns.duplicated()] print("DataFrame after dropping duplicates:\n", df) ...
1 Yum Yum cup 4.0 2 Indomie cup 3.5 3 Indomie pack 15.0 4 Indomie pack 5.0 df.drop_duplicates() brand style rating 0 Yum Yum cup 4.0 2 Indomie cup 3.5 3 Indomie pack 15.0 4 Indomie pack 5.0 # 按照指定的列检查去重df.drop_duplicates(subset=['brand']) ...