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...
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(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_...
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...
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
要用函数取得数据集data中的重复列,分三个步骤: (提前导入pandas模块) data0_1 = data.drop_duplicates() #保留第一个重复行 data0_2 = data.drop_duplicates(keep=False) #去除所有重复行 data0_3=pd.concat([data0_1,data0_2]).drop_duplicates(keep=False) ...
Pandas去重函数:drop_duplicates() “去重”通过字面意思不难理解,就是删除重复的数据。在一个数据集中,找出重复的数据删并将其删除,最终只保存一个唯一存在的数据项,这就是数据去重的整个过程。删除重复数据是数据分析中经常会遇到的一个问题。通过数据去重,不仅可以节省内存空间,提高写入性能,还可以提升数据集的精确...
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...
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 ...