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=False) Return DataFrame with duplicate rows removed, optionally only considering certain columns. #返回...
python dataframe drop_duplicates 这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据,去除特定列下面的重复行。返回DataFrame格式的数据 DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) subset : column label or sequence of labels, optional 用来指定特定的列,默认所有列 keep : {‘first’, ‘...
print(df.drop_duplicates(['Seqno'])) # 按照 Seqno 来去重 ''' Price Seqno Symbol time 0 1623.0 0.0 APPL 1473411962 4 1649.0 1.0 APPL 1473411963 ''' # drop_dujplicates() 第二个参数 keep 包含的值 有: first、last、False print(df.drop_duplicates(['Seqno'], keep='last')) # 保存最...
AI代码助手复制代码 一开始还很疑惑,明明(1,b)只出现了1次,哪里duplicate了。其实,人家return的结果是去掉已经出现过一次的行数据了。所以看起来有点confuse,感觉(1,b)并没有重复,但其实人家的函数很简洁呢,返回了重复值而且不冗余。 # 说明drop_duplicates()函数是将所有重复的数据都去掉了,且默认保留重复数据...
# Drop values using .drop() movies.drop(movies[movies['avg_rating'] > 5].index, inplace = True) 另一种方法是将这些值替换为最大值,即5 # Convert avg_rating > 5 to 5 movies.loc[movies['avg_rating'] > 5, 'avg_rating'] = 5 ...
duplicate_value = df[df.duplicated()] df 由上图可知studentID为'A006'的记录有两条,我们可以使用duplicated()方法识别重复值,它返回的是布尔值结果(True:有重复值,False:无重复值) duplicate_value 总结 到此这篇关于Python Pandas中DataFrame.drop_duplicates()删除重复值的文章就介绍到这了,更多相关Pandas Dat...
上面的方法默认是对列进行操作,可以在drop_duplicates方法的括号里边加入参数指定需要去除重复的列,加入参数keep = 'last'将会返回最后一个观测到的值,如下: 二:使用函数或映射进行数据转换 可以用map函数把一个函数或者包含映射关系的字典型对象加入到我们的数据列表中,如下: ...
python drop duplicate 文心快码BaiduComate 在Python中,去除重复项的方法取决于你所使用的数据结构。以下是针对列表和数据框(通常使用pandas库处理)两种常见数据结构的去重方法: 1. 对于列表(List) 列表中的去重可以使用set()函数,因为集合(set)是一个无序且不包含重复元素的数据结构。不过需要注意的是,set()会...
1# 查看重复行数2duplicate_count = df.duplicated().sum()34# 删除完全重复的行5df_unique = df.drop_duplicates()67# 基于特定列去重8df_unique = df.drop_duplicates(subset=['user_id'， 'date'])数据格式统一化 1# 统一日期格式2df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])34# 统一字符串大小...
df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) AI代码助手复制代码 参数 1.subset:指定的标签或标签序列,仅删除这些列重复值,默认情况为所有列 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 ...