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...
#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') 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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from pandasimportread_csv 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...
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...
DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 其参数含义如下: keys 表示要设置为索引的列名(如有多个应放在一个列表里)。 drop 表示将设置为索引的列删除,默认为 True。 append 表示是否将新的索引追加到原索引后(即是否保留原索引),默认为 False。
pandas主要有三个用来删除的函数,.drop()、.drop_duplicates()、.dropna()。总结如下 .drop()删除行、列 .drop_duplicates()删除重复数据 .dropna()删除空值(所在行、列) 为避免篇幅太长,将其分为两部分,不想看参数介绍的可以直接看实例。 本篇介绍.drop_duplicates(), df.dropna ...
该函数就是去重,各种花样的去重,可以对整行去重,也可以对所有行的一些列元素去重。 2. 语法参数 语法:DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 参数: subset: 列标签或者列标签列表,这里可选对哪些列进行去重,默认对整行进行去重。 keep: 该参数决定保留哪一...
利用drop_duplicates()函数删除数据表中重复多余的记录, 比如删除重复多余的ID. 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 1importpandasaspd2df=pd.DataFrame({"ID":["A1000","A1001","A1002","A1002"],3"departmentId":[60001,60001,60001,60001]})4df.drop_duplicates() ...
python drop 全是nan的列 python dropna函数 pandas数据清洗:drop函数、dropna函数、drop_duplicates函数详解 1 drop函数简介 1.1 构建学习数据 1.2 删除行两种方法 1.3 删除列两种方法 2 dropna函数简介 2.1 构建学习数据 2.2 删除空值3种方法 3 drop_duplicates函数简介...
有两种方法可以在DataFrame中标识和删除重复行:duplicated、drop_duplicates。 (1)duplicated:返回布尔向量,其长度为行数,并指示行是否重复。 (2)drop_duplicates:删除重复的行。 默认情况下,重复集的第一个观察到的行被认为是唯一的,但有一个keep参数来指定要保留的目标。