DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False) 代码解析: DataFrame:待去重的数据框。 subset:用来指定特定的列,根据指定的列对数据框去重。默认值为None,即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。 keep:对重复值的处理方式,可选{'first', 'last', 'False'}。默认值first,即保留重复数据第...
不完全重复:如果希望基于某些列的部分重复来删除行,需要调整subset参数。 NaN值:NaN值可能会干扰drop_duplicates方法的比较过程。默认情况下,该方法会忽略NaN值。如果需要处理NaN值,可以先删除或填充NaN值。python df = df.dropna() # 删除NaN值 df = df.drop_duplicates() 时间序列数据:如果DataFrame包含时间序列...
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；如果设...
print(df) 7. 注意事项 在进行去重操作前,最好先备份原始数据,以防不小心丢失重要信息。 drop_duplicates()方法在处理大型数据集时可能会比较耗时,因此请考虑在适当的时候使用。 如果你的DataFrame包含NaN值,并且你希望将NaN视为相同的值进行去重,pandas默认就是这样处理的。 通过以上步骤,你应该能够轻松地在Python...
这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据,去除特定列下面的重复行。返回DataFrame格式的数据 DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) subset : column label or sequence of labels, optional 用来指定特定的列,默认所有列 ...
**方法1:使用`loc`索引和`drop()`函数** 我们可以使用`loc`方法选择唯一的列名,之后使用`drop()`函数删除其他重复列。 ```python # 删除重复列,保留第一个出现的列 df = df.loc[:, ~df.columns.duplicated()] print("DataFrame after dropping duplicates:\n", df) ...
2. 使用drop_duplicates()删除重复值 2.1 删除所有列中的重复行 默认情况下,drop_duplicates()会考虑所有列中的重复值。以下是一个简单的示例: importpandasaspd# 创建一个包含重复行的 DataFramedata = {'A': [1,2,2,3,4],'B': [5,6,6,7,8],'C': [9,10,10,11,12] ...
1 Yum Yum cup 4.0 2 Indomie cup 3.5 3 Indomie pack 15.0 4 Indomie pack 5.0 df.drop_duplicates() brand style rating 0 Yum Yum cup 4.0 2 Indomie cup 3.5 3 Indomie pack 15.0 4 Indomie pack 5.0 # 按照指定的列检查去重df.drop_duplicates(subset=['brand']) ...
删除重复行的具体操作可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数。该函数可以根据指定的列或整行进行重复行的删除。下面是一个示例代码: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 importpandasaspd# 创建一个包含重复行的DataFramedata={'A':[1,2,3,4,4],'B':[5,6,7,8,8]}df=pd.DataFrame(data)# 删除重...
print(all_emp_df.drop_duplicates(['ename', 'job'], inplace=True)) ''' dname dloc dno 10 会计部 北京 40 运维部 深圳 50 研发部 深圳 60 销售部 长沙 None ''' #说明:上面的drop_duplicates方法添加了参数inplace=True,该方法不会返回新的DataFrame对象,而是在原来的DataFrame对象上直接删除 # ...