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；如果设置为 'last'，则除了最后一行外的其他重复行会被删除；如...
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...
data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) 参数说明: 实例: 去除完全重复的行数据 data.drop_duplicates(inplace=True) df = pd.DataFrame({ 'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum', 'Indomie', 'Indomie', 'Indomie'], 'style': ['cup', 'cup', 'cup', 'pack', 'pac...
删除重复值：可以使用drop_duplicates()方法删除重复值。例如：# 删除重复的行（基于name列） df.drop_duplicates(subset='name', inplace=True)数据可视化 Pandas的DataFrame也可以轻松地进行数据可视化。例如，可以使用pandas的内置函数plot()对DataFrame中的特定列进行绘图。下面是一个简单的例子：# 绘制age列的直方...
Python中DataFrame去重的高效实践 在数据分析和处理过程中,数据去重是一个常见的需求。Python的pandas库因其强大的数据处理能力而广受欢迎,特别是在处理表格数据时。DataFrame作为pandas的核心数据结构之一,提供了多种便捷的方法来实现数据去重。 1. 引入pandas库 首先,确保你已经安装了pandas库。如果未安装,可以通过pip安...
Pandas是Python中最常用的数据分析库,它为我们提供了快速、灵活和富有表现力的数据结构。本文将通过实际案例介绍Pandas中最核心的数据结构DataFrame的基本用法。 二、环境准备 首先需要安装并导入必要的库: # 安装pandaspipinstallpandas# 导入库importpandasaspdimportnumpyasnp ...
DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 1. 参数说明 参数的具体解释为: axis:删除的行或者列,axis=0表示index索引方向;axis=1表示columns列;默认为0 how:“all”,“any”;all:表示行或者列全部缺失才删除(全部),any:表示只要有一个(至少)就删除,默认情况 ...
pandas.DataFrame.duplicated() 返回表示重复行的布尔系列。 考虑某些列是可选的。 参数说明 subset:列标签或标签序列,可选参数。 仅考虑某些列(要去重的列名)来识别重复项,默认情况下使用所有列(默认为None) keep:有三个可选参数,{'first', 'last', False},默认为'first'确定要保留哪些重复项(如果有)。
5、DataFrame的去重 df.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False) 参数: subset:指定是哪些列重复 keep:去重后留下第几行,{‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’} 如果是False,则去除全部重复的行。 inplace:是否作用于原来的df ...
一、构造 da=pd.read_csv(filepath_or_buffer='data.csv',sep='\t') print(da) datas=pd.DataFrame(da) 2、直接赋值 df = pd.DataFrame([[1.4, np...