在删除重复行之前,我们需要先检查数据框中是否存在重复的行。我们可以使用pandas的duplicated函数来检查重复行。该函数返回一个布尔值的Series,表示每一行是否是重复行。我们可以使用以下代码检查重复行: duplicate_rows=df.duplicated() 1. 6. 删除重复行 一旦我们检查到了重复行,我们可以使用pandas的drop_duplicates函数...
# 检测重复的行duplicate_rows=df.duplicated()print(duplicate_rows) 1. 2. 3. 输出结果如下所示: 0 False 1 False 2 True 3 False 4 True dtype: bool 1. 2. 3. 4. 5. 6. 从输出结果可以看出,第3行和第5行是重复的行。 删除重复的行 一旦检测出重复的行,我们就可以使用drop_duplicates()方法...
那就使用drop_duplicates。 这样门店重复的就直接删除了。 跟duplicated一样,将列名放进括号里面可以作为判断重复的依据; 如果要保留后一个重复值,需要加参数keep='last'。 而如果想直接将原数据修改,需要加参数inplace=True。
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...
duplicated() print(re_row) # 查看去除重复行的数据 no_re_row = data.drop_duplicates() print(no_re_row) # 查看基于[物品]列去除重复行的数据 wp = data.drop_duplicates(['物品']) print(wp) # 将去除重复行的数据输出到excel表中 no_re_row.to_excel("过滤重复行.xlsx") 输出结果 pandas ...
import pandas as pd # 创建一个包含重复数据的示例DataFrame data = { 'Name': ['John', '...
nameage marks0Joe2085.101Nat2177.802Harry1991.543Nat2177.80dropallduplicate rows:nameage marks0Joe2085.102Harry1991.54 原地操作 上述的去重操作结果是以一个copy出来的新DataFrame,这也是DataFrame.drop_duplicates的默认行为。如果想要直接在现有的DataFrame上进行修改,设置inplace=True即可。
# 查找重复值 duplicated_rows = df[df.duplicated()] # 删除重复行 df_drop_duplicates = df.drop_duplicates() 数据转换 数据转换包括数据类型转换、列名重命名、数据排序等。以下是一些常见的数据转换操作: 数据类型转换:可以使用astype()方法将列的数据类型进行转换。
Python中常用的数据清洗方法包括:1. 缺失值处理:使用dropna()删除包含缺失值的行或列,使用fillna()填充缺失值。2. 重复值处理:使用duplicated()查找重复值,使...
df2["订单明细号"].duplicated().value_counts() df_c=pd.merge(df1,df2,on="订单明细号",how="left") 二、数据透视表 需求:想知道每个地区的业务员分别赚取的利润总和与利润平均数。 pd.pivot_table(sale,index="地区名称",columns="业务员名称",values="利润",aggfunc=[np.sum,np.mean]) ...