duplicated()方法用于标记是否有重复值。 drop_duplicates()方法用于删除重复值。 它们的判断标准是一样的,即只要两条数中所有条目的值完全相等,就判断为重复值。 1.2.2 duplicated()方法的语法格式 subset:用于识别重复的列标签或列标签序列,默认识别所有的列标签。 keep:删除重复项并保...
df_deduplicated = df.drop_duplicates() print(" 删除所有列都相同的重复行(保留第一条):") print(df_deduplicated) 输出: text 删除所有列都相同的重复行(保留第一条): Name Age City 0 Alice 25 NY 1 Bob 30 LA 3 David 35 SF 5 Eve 40 NY 示例2:根据特定列删除重复行(保留第一条) python...
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) # 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 ...
inplace (可选): 如果设置为 True，则直接在原始 DataFrame 上进行修改，并返回 None；如果设置为 False，则返回一个新的 DataFrame。这两个方法结合使用可以帮助#深度好文计划#你首先识别重复项 (duplicated())，然后根据需要删除它们 (drop_duplicates())，或者你可以直接使用 drop_duplicates() 来删除重复项。
1. duplicated函数和drop_duplicates函数的区别是什么?_x000D_ duplicated函数用于查找重复数据,drop_duplicates函数用于删除重复数据。duplicated函数会返回一个布尔型的Series,表示每一行是否为重复数据;drop_duplicates函数会返回一个新的数据集,其中包含不重复的数据。_x000D_ 2. 如何处理含有缺失值的数据集中的重...
补充:python的pandas重复值处理(duplicated()和drop_duplicates()) 一、生成重复记录数据 import numpy as np import pandas as pd#生成重复数据df=pd.DataFrame(np.ones([5,2]),columns=['col1','col2'])df['col3']=['a','b','a','c','d']df['col4']=[3,2,3,2,2]df=df.reindex(column...
df2.drop_duplicates('a') #返回删除重复记录后的结果 df2.drop_duplicates('a', keep='last') df2.drop_duplicates('a', keep=False) 此外,还可以传递列的列表以识别重复。 df2.duplicated(['a', 'b']) # 要求两列都重复 df2.drop_duplicates(['a', 'b']) 要按索引值删除重复项,使用Index.d...
利用pandas库的drop_duplicates()方法去除DataFrame中的重复行 drop_duplicates()方法可以帮助我们去除DataFrame中重复的行，并返回一个新的DataFrame。示例代码：import pandas as pdmy_data = {'col1': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5], 'col2': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd', 'd', 'e']}df = ...
重复的数据会对统计结果产生影响,误导决策人员。 发现重复值可以用duplicated()。 如果只是df.duplicated(),括号里面什么都不填写,是按照所有列作为依据进行查找的,每一列的值都必须一致才会被标记为重复值。…
python去重和保留重复值⽅法duplicated和drop_duplicates import pandas as pd 1.duplicated 保留重复值 源码默认标记重复的第⼀个为不重复第，duplicated(keep='first')# duplicated 标记重复值，若想第⼀次出现和最后⼀次出现不标记那么在参数keep填充相应的参数，如果想标记全部出现的重复值，那么keep=False ani...