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...
df.drop_duplicates(subset=['姓名'], keep='last', inplace=True)_x000D_ _x000D_ 在使用duplicated和drop_duplicates函数时,我们需要注意一些细节。例如,如果我们的数据集中包含缺失值,那么duplicated和drop_duplicates函数会将缺失值视为不同的值。在使用这两个函数时,我们需要先对缺失值进行处理。_x000D_...
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...
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...
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...
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。
data_1.drop_duplicates(inplace=True) inplace=True 确保更改应用于原始数据集。您可以通过查看原始数据集的形状和修改后的数据集(删除重复项后)来验证更改。您会注意到行数已从 9 行减少到 8 行(因为删除了 1 个重复项)。 10. groupby() groupby() 用于按 1 列或多列对 Pandas DataFrame 进行分组,并对...
方法进行去重操作。drop_duplicates()方法不改变原始DataFrame，而是返回一个新的 去重后的DataFrame 。drop_duplicates()函数的语法格式如下：data.drop_duplicates(subset=['a','b','b'],keep='first',inplace=True)参数说明如下：subset：表示要进去重的列名，默认为 None。keep：有三个可选参数，分别是 first...
1.2.2.1 drop_duplicates()方法的语法格式 1.3 异常值的处理1.3.1 常用的检测方法有3σ原则(拉依达准则)和箱形图1.3.1.1 3σ原则1.3.1.2 箱形图 1.4 更改数据类型1.4.1 在使用构造方法中的 dtype参数指定数据类型1.4.2 通过 astype()方法可以强制转换数据的类型。1.4.3 to_numeric()函数可以将传入的参数转换...