在Python中,“drop duplicated”通常指的是在处理数据时去除重复项的操作。这一操作在数据分析中非常常见,特别是在使用Pandas库时。Pandas库提供了一个非常方便的方法DataFrame.drop_duplicates(),用于删除DataFrame中的重复行。 1. DataFrame.drop_duplicates()方法的基本含义 DataFrame.drop_duplicates()方法用于返回一个...
#找出行重复的位置 dIndex=df.duplicated()#根据某些列,找出重复的位置 dIndex=df.duplicated('id')dIndex=df.duplicated(['id','key'])#根据返回值,把重复数据提取出来 df[dIndex]#直接删除重复值 #默认根据所有的列,进行删除 newDF=df.drop_duplicates()#当然也可以指定某一列,进行重复值处理 newDF=df...
df2.duplicated('a', keep=False) df2.drop_duplicates('a') #返回删除重复记录后的结果 df2.drop_duplicates('a', keep='last') df2.drop_duplicates('a', keep=False) 此外,还可以传递列的列表以识别重复。 df2.duplicated(['a', 'b']) # 要求两列都重复 df2.drop_duplicates(['a', 'b']...
animals3 = animals.duplicated(keep= False) print(animals3) 2. drop_duplicates 去除重复值 源码默认保留第一个,可用inplace 直接修改数据源drop_duplicates(keep='first', inplace=False) # drop_duplicates 去除重复值,若想保留第一次出现或者保留最后一次出现,那么在参数keep填充相应的参数 animals_d1 = anim...
重复的数据会对统计结果产生影响,误导决策人员。 发现重复值可以用duplicated()。 如果只是df.duplicated(),括号里面什么都不填写,是按照所有列作为依据进行查找的,每一列的值都必须一致才会被标记为重复值。…
重复值处理,一般采用直接删除重复值的方式。在pandas中,可以用duplicated函数进行查看和drop_duplicates函数删除重复数据。 如下所示,可以通过duplicated函数查看重复的数据: 需要删除重复值时,可直接用drop_duplicates函数完成: 缺失值处理 缺失值与重复值一样,都是数据中比较常见的问题,必须进行处理才能进行下一步分析,保...
python去重和保留重复值⽅法duplicated和drop_duplicates import pandas as pd 1.duplicated 保留重复值 源码默认标记重复的第⼀个为不重复第，duplicated(keep='first')# duplicated 标记重复值，若想第⼀次出现和最后⼀次出现不标记那么在参数keep填充相应的参数，如果想标记全部出现的重复值，那么keep=False ani...
补充:python的pandas重复值处理(duplicated()和drop_duplicates()) 一、生成重复记录数据 import numpy as np import pandas as pd#生成重复数据df=pd.DataFrame(np.ones([5,2]),columns=['col1','col2'])df['col3']=['a','b','a','c','d']df['col4']=[3,2,3,2,2]df=df.reindex(column...
duplicated()函数可以检测重复的行,返回布尔型的Series对象,每个元素对应一行。 可以用该方法找出重复的行,frame[frame.duplicated()] drop_duplicates()函数删除重复的行,返回删除重复行后的DataFrame()对象。 代码语言:javascript 复制 importpandasaspdimportnumpyasnp ...
利用pandas库的duplicated()方法查找重复数据 duplicated()方法可以返回一个布尔型的Series，表示每一行是否是重复的行。示例代码：import pandas as pdmy_data = {'col1': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5], 'col2': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd', 'd', 'e']}df = pd.DataFrame(data=my_data)...