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...
# 查找重复列duplicate_columns=df.columns[df.columns.duplicated()].tolist()print("重复的列名:",duplicate_columns) 1. 2. 3. 4. 这段代码将列名转置,并使用.duplicated()方法获取重复列的名称。 第三步:删除重复列 一旦找到重复列,我们就可以利用DataFrame的drop方法来删除它们: # 删除重复的列df=df.lo...
**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) ``` **方法2:使用`groupby()`方...
import pandas as pd #读取数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=0) #删除【国家/地区列,第1行】 df = df.drop(index=0,columns='国家/地区') print(df) 4、df.drop_duplicateds() 4.1 df.drop_duplicateds()参数详解 df.drop_duplicates( subset=...
# 删除重复值 DataFrame.drop_duplicates()importpandasaspd df = pd.DataFrame([['x','x',1],['x','x',1],['z','x',2]], columns = ['A','B','C'])# 删除重复行res1 = df.drop_duplicates()# 删除指定列res2 = df.drop_duplicates(subset = ['A'])# 保留最后一个res3 = df.dro...
# Get data types of columns sales.dtypes 销售数据前两列 Revenue被视为对象型数据类型 现在,如果我们想要查看总收入并应用sum方法,结果将是一个连接字符串,而不是所有行中所有收入值的数值总和: sales['Revenue'].sum() 作为一种解决方案,我们首先删除$符号,然后在执行求和操作之前将数据类型更改为' int ':...
ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape 别急别急,去个重不就可以了吗?! df1.drop_duplicates.pivot(index='name',columns='subject',values='score') 方法二:数据透视表 # pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean')pd.pivot_table(df1,index='name...
# create a large(ish) dataframe ldf = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size= (736334,1312))) #to see size in gigs #ldf.memory_usage().sum()/1e9 #it's about 3 gigs # duplicate a column ldf.loc[:,'dup'] = ldf.loc[:,101] # take out duplicated columns by values ldf =...
1# 查看重复行数2duplicate_count = df.duplicated().sum()34# 删除完全重复的行5df_unique = df.drop_duplicates()67# 基于特定列去重8df_unique = df.drop_duplicates(subset=['user_id'， 'date'])数据格式统一化 1# 统一日期格式2df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])34# 统一字符串大小...
duplicate_value = df[df.duplicated()] df 由上图可知studentID为'A006'的记录有两条,我们可以使用duplicated()方法识别重复值,它返回的是布尔值结果(True:有重复值,False:无重复值) duplicate_value 总结 到此这篇关于Python Pandas中DataFrame.drop_duplicates()删除重复值的文章就介绍到这了,更多相关Pandas Dat...