new_name_3=name.drop_duplicates(subset='name1',inplace=True)new_name_3 结果中new_name_3的值为空,即设置inplace=True时没有返回结果,是在原始数据框name上直接进行操作。打印name可得结果: 结果和按照某一列去重(参数为默认值)是一样的。 如果想保留原始数据框直接用默认值即可,如果想直接在原始数...
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 -- ...
python df_new = df.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'], keep='first', inplace=False) 这里,`subset`参数让你指定哪些列用于去重,`keep`参数决定如何处理重复值('first'保留第一个,'last'保留最后一个,False则全部删除),而`inplace`参数则决定是否直接在原始数据框上进行操作。 np.unique()...
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 表示只保留最后一次出现的重复项,False 则表示删除所...
例1:所有参数全部默认,根据整行进行去重。 >>> df.drop_duplicates() brand style rating 0 Yum Yum cup 4.0 2 Indomie cup 3.5 3 Indomie pack 15.0 4 Indomie pack 5.0 例2:根据brand列进行去重。 >>> df.drop_duplicates(subset=['brand']) brand style rating 0 Yum Yum cup 4.0 2 Indomie cup ...
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...
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=Fa...
在这个例子中,第二行和第三行是重复的,drop_duplicates()删除了第三行,保留了第二行。 2.2 删除指定列中的重复行 有时候,我们可能只关心某些列中的重复值。可以通过subset参数指定要考虑的列。例如: # 删除列'A'和'B'中的重复行 df_no_duplicates = df.drop_duplicates(subset=['A','B'])print(df_no...
df.drop_duplicates(subset=['名字', '年龄'], keep='first', inplace=True)```在此基础上，我们还可以使用drop_duplicates函数的其他参数，如：- inplace：是否在原DataFrame上进行修改，默认为False。- ignore_index：是否重置索引，默认为False。- subset：指定要去重的列名，默认为所有列。- keep：指定保留...
参数配置: data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) 参数说明: 实例: 去除完全重复的行数据 data.drop_duplicates(inplace=True) df = pd.DataFrame({ 'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum', 'Indomie', 'Indomie', 'Indomie'], ...