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)...
#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...
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。
一、处理重复数据 duplicated和drop_duplicates默认保留的是第一个出现的值组合。传入take_last=True则保留最后一个 1.dataframe的duplicated方法:返回一个布尔型series,表示各行是否是重复行。如果有重复数据,则重复数据的第二条数据显示"True" a=pd.DataFrame({'weekday':['MON','MON','MON','TUE','MON','...
print(df.duplicated().value_counts()) 通过输出的数据我们可以看到一共有103条数据,其中有一条重复的,我们也可以通过df.duplicated()查看是哪一条是重复的数据 df.drop_duplicates(keep='first', inplace=True) drop_duplicates去重根据不同的情况有3个参数 ...
使用`df.duplicated()`方法可以判断每一行数据是否重复。如果返回值为`False`,表示该行数据不重复;如果返回值为`True`,则表示该行数据重复。 删除所有重复数据 🗑️ 使用`df.drop_duplicates()`方法可以删除所有的重复数据。 删除指定列的重复数据 📊 ...
duplicated():判断是否有重复值 drop_duplicates() :删除重复值 一、模拟数据 在本文中模拟了两份不同的数据: 1、一份订单数据,后面会使用 importpandasaspd importnumpyasnp #导入一份模拟数据:待用 df1=pd.read_excel("订单重复值.xlsx") df1 1. ...
print('数据集中存在重复观测的数量:\n',np.sum(df_excel.duplicated())) #F为不存在,T为存在,用sum显示重复的数量 print('删除行重复后的数据\n',df_excel.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=None))#excel文件中设定第一和第二行为重复行,结果删除了第二行保留第一行 ...
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 ...
1. duplicated函数和drop_duplicates函数的区别是什么?_x000D_ duplicated函数用于查找重复数据,drop_duplicates函数用于删除重复数据。duplicated函数会返回一个布尔型的Series,表示每一行是否为重复数据;drop_duplicates函数会返回一个新的数据集,其中包含不重复的数据。_x000D_ 2. 如何处理含有缺失值的数据集中的重...