new_name_2=name.drop_duplicates(subset='name1',keep=False)new_name_2 得到结果: 从结果知,参数keep=False,是把原数据copy一份,在copy数据框中删除全部重复数据,并返回新数据框,不影响原始数据框name。 3 按照某一列去重(inplace=True) 按照name1去重,并设置inplace=True。 代码语言:javascript 代码运行次...
first : Drop duplicates except for the first occurrence. #删除除第一次出现外的重复项。 last : Drop duplicates except for the last occurrence. #删除重复项(最后一次发生的除外)。 False : Drop all duplicates. #删除所有的重复项(一个也不留) inplace : boolean, default False Whether to drop dupl...
inplace (可选): 如果设置为 True，则直接在原始 DataFrame 上进行修改，并返回 None；如果设置为 False，则返回一个新的 DataFrame。这两个方法结合使用可以帮助#深度好文计划#你首先识别重复项 (duplicated())，然后根据需要删除它们 (drop_duplicates())，或者你可以直接使用 drop_duplicates() 来删除重复项。
inplace:布尔值,默认为False,是否直接在原数据上删除重复项或删除重复项后返回副本。(inplace=True表示直接在原来的DataFrame上删除重复项,而默认值False表示生成一个副本。) python代码: import pandasaspdpd=pd.read_excel("健康打卡0.xlsx")pd.drop_duplicates('userid',keep='last',inplace=True) print(pd)...
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 ...
Python提供了一个方法.drop_duplicates()可以帮助我们轻松删除重复项!此方法包含以下参数: subset:引用列标题,如果只考虑特定列以查找重复值,则使用此方法,默认为所有列。 keep:保留哪些重复值。’first’(默认):保留第一个重复值;’last’:保留最后一个重复值。False:删除所有重复项。
Python学习笔记:pd.drop_duplicates删除重复行 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)
使用`df.drop_duplicates(, keep='last')`可以保留最后一次出现的重复行。参数`keep`有三个可选值:'first'(保留第一次出现的重复行)、'last'(保留最后一次出现的重复行)和`False`(删除所有重复行)。 直接删除并保留副本 📂 使用`df.drop_duplicates(['指定列1','指定列2'], inplace=False)`可以直接删...
drop_duplicates(keep='last') print("保留最后一个重复项:") print(df_unique_last) 6. 原地去重(慎用) 虽然drop_duplicates()默认返回一个新的DataFrame,但你可以通过将其赋值回原变量来“原地”去重。然而,这通常不是最佳实践,因为它会覆盖原始数据。 df.drop_duplicates(inplace=True) print("原地去重后...