2.1 利用drop_duplicates(),保留第一个 利用drop_duplicates(),该方法默认对所有值进行重复值判断,且默认保留第一个(行)值 2.2 某列/某几列进行重复值删除 上面的代码是针对所有字段进行的重复值判断,我们同样也可以只针对某一列或某几列进行重复值删除的判断,只需要drop_duplicates()方法中指明要判断的列名即可 ...
Python删除重复数据,有一个方法可以使用 books.drop_duplicates(subset=['网站名称', '采集标题', '发贴id'], inplace=True, keep='first') # subset是列名称,如上面三列在某一行数据都相同,就是重复 # inplace=True,在原数据上进行修改 # keep=False/'first'/'last',对重复行的保留措施 ...
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...
df.drop_duplicates(keep='first', inplace=True) drop_duplicates去重根据不同的情况有3个参数 subset: 列名数组,默认是全选,也就是如果指定的那几列的数据都重复了才进行删除 keep:默认是first, first是只保留第一次出现的重复行, last是只保留最后一次出现的重复行, False是删除所有的重复行 inplace: 为True...
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') ...
drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'], keep='first') # keep='first'保留第一次出现的重复项 # 写入去重后的CSV文件 df_unique.to_csv('output.csv', index=False) 在这个例子中,我们使用了pandas的drop_duplicates方法来去除重复的行,其中subset参数指定了用于判断重复的依据列,keep参数指定了...
drop_duplicates函数介绍: data.drop_duplicates(subset=[‘A’,‘B’],keep=‘first’,inplace=True) #subset对应的值是列名,表示只考虑这两列,将这两列对应值相同的行进行去重。 默认值为subset=None表示考虑所有列。 keep='first’表示保留第一次出现的重复行,是默认值。
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 ...
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. 二、DataFrame列重命名 df.rename(columns={'原列名':'新列名', '原列名':'新列名'},inplace=True) ...
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)`可以直接删除重复项,并保留一个副本。参数`inplace=True`表示直接在原来的DataFrame...