如果不写subset参数,默认值为None,即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。 从上文可以发现,在Python中用drop_duplicates函数可以轻松地对数据框进行去重。 但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题,参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框...
利用pandas库的drop_duplicates()方法去除DataFrame中的重复行 drop_duplicates()方法可以帮助我们去除DataFrame中重复的行，并返回一个新的DataFrame。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 = ...
python去重函数drop_duplicates() 文心快码BaiduComate 在Python中,drop_duplicates() 函数通常是用于 pandas 库中的 DataFrame 或 Series 对象,以删除重复的行或元素。下面是针对你的问题的详细回答: 解释drop_duplicates() 函数的作用: drop_duplicates() 函数用于删除 DataFrame 或 Series 中的重复行/元素,默认情况...
df.drop_duplicates() #删除指定列重复的某些行(保留第一行) df.drop_duplicates(subset='A') #删除所有每一列都相同的重复行(保留最后一行) df.drop_duplicates(keep='last') #删除所有重复行(一个不留) df.drop_duplicates(keep=False) #以上步骤均不再原数据上更改 print(df) #inplace=True时,直接在...
python的drop_duplicates函数 Python的drop_duplicates函数是用来去除DataFrame中的重复行的。它可以按照所指定的列进行去重,并且可以选择保留第一次出现的重复行或者保留最后一次出现的重复行。 具体使用方法是在DataFrame对象上调用drop_duplicates方法,传入所需要去重的列名,以及keep参数来指定保留哪个重复行。例如,下面的...
df.drop_duplicates(inplace=True) print(df) 上述代码将在原始 DataFrame 上直接删除重复行。 使用subset和inplace参数的组合 还可以组合使用subset和inplace参数,以在原始 DataFrame 上根据指定列删除重复行。 df.drop_duplicates(subset=['Name', 'Age'], inplace=True) ...
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') 2、缺失值处理 dropna函数作用:去除数据结构中值为空的数据。 dropna() newdf=df.dropna() 代码语言:javascript 复制 from pandasimportread_csv
drop_duplicates() 方法用于从 DataFrame 中删除重复的行。语法：DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)subset (可选): 列表形式，指定需要考虑的列来判断是否为重复项。keep (可选): 控制哪一行被认为是重复的。默认值 'first' 表示除了第一行外的其他重复行都会被删除；如果...
drop_duplicates方法实现对数据框DataFrame去除特定列的重复行,返回DataFrame格式数据。 一、使用语法及参数 使用语法: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 参数: subset -- 指定特定的列 默认所有列 ...
数据录入过程、数据整合过程都可能会产生重复数据,直接删除是重复数据处理的主要方法。pandas提供查看、处理重复数据的方法duplicated和drop_duplicates。以如下数据为例: >sample = pd.DataFrame({'id':[1,1,1,3,4,5], 'name':['Bob','Bob','Mark','Miki','Sully','Rose'], ...