4. 保留重复项中的最后一行 默认情况下,drop_duplicates()会保留第一次出现的重复项。但如果你想要保留最后一次出现的重复项,可以设置keep='last'参数: df_unique_last = df.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...
df_keep_last = df.drop_duplicates(keep='last') df_drop_all = df.drop_duplicates(keep=False) print(df_keep_last) print(df_drop_all) 上述代码演示了如何根据不同的keep参数值来保留或删除重复行。 使用inplace参数 默认情况下,drop_duplicates()方法不会修改原始 DataFrame,而是返回一个新的 DataFrame。
df.drop_duplicates(subset='A') #删除所有每一列都相同的重复行(保留最后一行) df.drop_duplicates(keep='last') #删除所有重复行(一个不留) df.drop_duplicates(keep=False) #以上步骤均不再原数据上更改 print(df) #inplace=True时,直接在原数据上更改 df.drop_duplicates(inplace=True) print(df) 1...
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...
animals2 = animals.duplicated(keep='last') print(animals2) animals3 = animals.duplicated(keep= False) print(animals3) 2. 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) ...
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 ...
df_list.drop_duplicates(["id","name"],keep = "last") 1. 2. 5、查找后定位的方法去重 前面介绍了查找重复值用到的duplicated方法,那么也可以用这个方法直接去重。df_list[df_list.duplicated(["id","name"])]是定位出重复值,加个取反的符号df_list[~df_list.duplicated(["id","name"])]就将不...
})# 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)...
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 ...
2.keep:确定要保留的重复值,有以下可选项: first:保留第一次出现的重复值,默认 last:保留最后一次出现的重复值 False:删除所有重复值 3.inplace:是否生效 4.ignore_index:如果为True,则重新分配自然索引(0,1,…,n - 1) # 删除重复值 DataFrame.drop_duplicates()importpandasaspd ...