这里,~df.index.duplicated(keep='first')会生成一个布尔索引,其中True表示该索引是第一次出现(即不重复),False表示该索引是重复的。然后,我们使用这个布尔索引来筛选DataFrame,从而删除重复索引的行。 查看处理后的DataFrame: 输出处理后的DataFrame,以验证重复索引是否已被正确删除。 python print(df_deduped) 完...
df.index = [0, 1, 1, 2, 3] 使用DROP_DUPLICATES去除重复索引 使用drop_duplicates()方法去除重复索引: df = df[~df.index.duplicated(keep='first')] 在这里,keep='first'表示保留第一个出现的索引。 注意:drop_duplicates()方法主要用于DataFrame的行去重,而不是直接用于索引去重。因此,需要结合索引的标...
使用drop_duplicates方法删除重复的行,包括重复的索引 df = df[~df.index.duplicated(keep='first')] print("删除重复索引后的DataFrame:") print(df) 在上面的示例中,我们使用drop_duplicates方法删除了包含重复索引的行,并选择保留第一行。 三、使用groupby方法 使用groupby方法对DataFrame进行分组,并对每个组应用...
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)...
duplicated()方法用于标记是否有重复值。 drop_duplicates()方法用于删除重复值。 它们的判断标准是一样的,即只要两条数中所有条目的值完全相等,就判断为重复值。 1.2.2 duplicated()方法的语法格式 subset:用于识别重复的列标签或列标签序列,默认识别所有的列标签。 keep:删除重复项并保...
# 使用drop_duplicates去除重复的索引df_deduped=df[~df.index.duplicated(keep='first')]# 保留第一次出现的索引print("去除重复索引后的DataFrame:")print(df_deduped) 1. 2. 3. 4. 步骤5:查看处理后的DataFrame 当我们使用drop_duplicates()方法后,输出处理结果,查看去除重复后DataFrame的内容。
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.drop_duplicates('id') ...
使用的是Index.duplicated方法,这里要注意的是如果只是写df3.index.duplicated()方法,返回的是类似解法一的结果,并不去重数据;要像下面这样以切片的形式来写,注意中括号里面的最前面是有个波浪线的才会去重: AI检测 df3[~df3.index.duplicated()] 1. ...
df2.duplicated(['a', 'b']) # 要求两列都重复 df2.drop_duplicates(['a', 'b']) 要按索引值删除重复项,使用Index.duplicated,然后执行切片。相同的选项在keep参数中可用。 df3 = pd.DataFrame({'a': np.arange(6), 'b': np.random.randn(6)}, ...
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。…