一、drop_duplicates函数介绍 drop_duplicates函数可以按某列去重,也可以按多列去重。具体语法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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。
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...
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') print(animals_d1) animals_d2...
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 keep:{'first','last',False} -- 删除重复项并保留第一...
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,ig...
drop_duplicates()是 Pandas 中用于删除 DataFrame 中重复行的函数。它可以根据指定的列或所有列来识别重复行,并删除这些重复行,只保留第一次出现的行(默认行为)。该函数的基本语法如下: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) ...
2.1 利用drop_duplicates(),保留第一个 2.2 某列/某几列进行重复值删除 2.3 多列去重 2.4 自定义删除项 3.异常值的检测与处理 3.1 异常值检测 3.2 异常值处理 4.数据类型转换 4.1数据类型 4.2类型转换 5.索引设置 5.1 为无索引表添加索引 5.2 重新设置索引 5.3 重命名索引 5.4 重置索引 其它学习页面: 更多...
drop_duplicates：删除重复值函数 subset: 指定某列或某些列，不说明就默认指全部列 keep="first"：保留...
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...
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) ...