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...
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；如果设置为 'last'，则除了最后一行外的其他重复行会被删除；如...
# 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 = animals.drop_duplicates(keep='last') print(animals_d2)
})# 默认按所有列去重df.drop_duplicates()# 指定列df.drop_duplicates(subset=['brand'])# 保留最后一个重复值df.drop_duplicates(subset=['brand','style'], keep='last') 3.删除重复项后重置索引 # 方法一df.drop_duplicates(ignore_index=True)# 方法二df.drop_duplicates().reset_index(drop=True)#...
keep : {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’(默认'first') 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)。
drop_duplicates(keep='last') print("\n保留重复项中最后一行的DataFrame:") print(df_unique_last) 5. 查看重复项 在处理数据之前,有时我们想知道哪些行是重复的。可以使用duplicated()方法,它会返回一个布尔序列,表示各行是否是重复项(第一次出现的重复项除外)。 duplicates = df.duplicated() print("\n...
平时我们的操作中可能只是简单地将重复的行删除掉,不需要标记再筛选,太麻烦。那就使用drop_duplicates。 这样门店重复的就直接删除了。 跟duplicated一样,将列名放进括号里面可以作为判断重复的依据; 如果要保留后一个重复值,需要加参数keep='last'。 而如果想直接将原数据修改,需要加参数inplace=True。发布...
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 1. 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 ...
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。
在这个例子中,drop_duplicates()只考虑了列'A'和'B'中的重复值,因此第三行被删除。 2.3 保留最后一次出现的重复行 默认情况下,drop_duplicates()会保留第一次出现的重复行。如果希望保留最后一次出现的重复行,可以将keep参数设置为'last'。例如: # 保留最后一次出现的重复行df_no_duplicates = df.drop_duplica...