DataFrame.drop_duplicates 方法用于删除 DataFrame 中的重复行。 DataFrame.drop_duplicates 方法的基本语法如下: python DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) subset:可选参数,指定考虑哪些列来判断重复,默认为所有列。可以传入一列或多列的列名列表(作为字符串...
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...
drop_duplicates() 方法用于从 DataFrame 中删除重复的行。语法：DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)subset (可选): 列表形式，指定需要考虑的列来判断是否为重复项。keep (可选): 控制哪一行被认为是重复的。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...
EN1、重复值处理 把数据结构中，行相同的数据只保留一行。 函数语法： drop_duplicates() 删除重复值ne...
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 ...
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...
不过,对于简单的去连续重复项,我们可以使用DataFrame.diff()结合条件筛选来实现,但这里更直接的方法是使用drop_duplicates()配合keep参数,并结合其他操作,虽然它本身不是为连续去重设计的。对于连续去重,可能需要自定义函数或使用其他库如itertools.groupby,但这里不深入展开。 6. 注意事项 去重操作默认保留第一次出现的...
python dataframe drop_duplicates 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...
**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) ...
一、DataFrame去重 #去除某几列重复的行数据。'A','B'相同,则删除重复行,保留第一个。keep参数可以为first、last和False(不保留) df.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) #去除完全重复的行数据。保留第一个 df.drop_duplicates(keep='first',inplace=True) ...