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...
一、DataFrame去重 #去除某几列重复的行数据。'A','B'相同,则删除重复行,保留第一个。keep参数可以为first、last和False(不保留) df.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) #去除完全重复的行数据。保留第一个 df.drop_duplicates(keep='first',inplace=True) 1. 2. 3. 4....
df brand style rating 0 Yum Yum cup 4.0 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...
Python pandas.DataFrame.drop_duplicates函数方法的使用, 视频播放量 65、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 cjavapy, 作者简介 百度搜索cjavapy.com,程序员编程爱好者,相关视频:Python pandas.DataFrame.agg函数方法的使用,Python
python dataframe drop_duplicates 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...
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] ...
方法三:(推荐)pandas提供了一个名为drop_duplicates的去重方法。该方法只对DataFrame或者 Series 类型有效。这种方法不会改变数据原始排列,并且兼具代码简洁和运行稳定的特点。 该方法不仅支持单一特征的数据去重,还能够依据 DataFrame 的其中一个或者几个特征进行去重操作。
#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 # 可以查看all_emp_df看看是不是已经移除了重复的员工数据 print(all_emp_df) ''' eno ename job mgr sal comm dno 0 1359 胡一刀 销售员 3344.0 1800 200.0 30 1 2056 乔峰 分...
class Solution(object): def removeDuplicates(self, nums): """ :type nums: List[...
divide(other[, axis, level, fill_value]) 获取DataFrame和other的浮点除法,逐元素执行(二进制运算符truediv)。 dot(other) 计算DataFrame和other之间的矩阵乘法。 drop([labels, axis, index, columns, level, ...]) 从行或列中删除指定的标签。 drop_duplicates([subset, keep, inplace, ...]) 返回删除...