drop_duplicates()函数的语法格式如下: df.drop_duplicates(subset=['A','B','C'],keep='first',inplace=True) 1. 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、last、False,默认为 first,表示只保留第一次出现的重复项,删除其余重复项,last 表示只保留最...
new_name_1=name.drop_duplicates(subset='name1',keep='last')new_name_1 得到结果: 从结果知,参数keep='last',是在原数据的copy上删除数据,保留重复数据最后一条并返回新数据框,不影响原始数据框name。 2.2 实例二(keep=False) 按照name1对数据框去重,并设置keep=False。 代码语言:javascript 代码运行次数...
df.drop_duplicates() 则通常用于数据去重,即剔除数据集中的重复值。官方解释很详细,下面做一些解读。 官方解释:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop_duplicates.html#pandas.DataFrame.drop_duplicates DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=F...
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 keep:{'first','last',False} -- 删除重复项并保留第一次出现的项 默认第一个 keep=False-- 表示删除所有重复项 不保留 inplace -- 是否直接修改原对象 ignore_index=...
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...
drop_duplicates 去除重复值 源码默认保留第一个,可用inplace 直接修改数据源drop_duplicates(keep='first', inplace=False) # drop_duplicates 去除重复值,若想保留第一次出现或者保留最后一次出现,那么在参数keep填充相应的参数 animals_d1 = animals.drop_duplicates(keep='first') ...
data[data.duplicated(keep=False)] 存在重复项,需要进行去重。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data=data.drop_duplicates()# 检查是否还有重复项 data[data.duplicated(keep=False)] 从先前操作已知数据类型正常,接下来利用透视表来看各属性是否存在不合理情况。
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、last、False，默认为 first，表示只保留第一次出 现的重复项，删除其余重复项，last 表示只保留...
keep = False 表示所有重复的数据都会被标记 两个方法中,默认判断全部列,如果加入指定列名,如:drop_duplicates(['name']),则指定部分列(name列)进行重复项判断 drop_duplicates删除时是将整行删除 缺失值的处理 一般来说,缺失值的处理包括两个步骤,识别和处理 ...
col1 False col2 False col3 False col4 False dtype: bool 统计每列缺失值的比例,代码: df.isnull().sum()/df.shape[0] 运行结果: col1 0.000000 col2 0.166667 col3 0.000000 col4 0.166667 dtype: float64 缺失值处理思路 丢失的数据记录通常无法找回,数据列类型缺失值的处理思路,通常有4种:丢弃、填...