drop_duplicates函数可以按某列去重,也可以按多列去重。具体语法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False) 代码解析: DataFrame:待去重的数据框。 subset:用来指定特定的列,根据指定的列对数据框去重。默认值为None,即DataFrame中...
#默认根据所有的列,进行删除 newDF=df.drop_duplicates()#当然也可以指定某一列,进行重复值处理 newDF=df.drop_duplicates('id') 2、缺失值处理 dropna函数作用:去除数据结构中值为空的数据。 dropna() newdf=df.dropna() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from pandasimportread_csv df=...
df2.duplicated('a', keep=False) 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']...
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...
重复值处理,一般采用直接删除重复值的方式。在pandas中,可以用duplicated函数进行查看和drop_duplicates函数删除重复数据。 如下所示,可以通过duplicated函数查看重复的数据: 需要删除重复值时,可直接用drop_duplicates函数完成: 缺失值处理 缺失值与重复值一样,都是数据中比较常见的问题,必须进行处理才能进行下一步分析,保...
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 = pd.DataFrame(data=my_data)df = df.drop_duplicates()...
df[df.duplicated(subset=['a','b','c'])] #isnull( )没有此用法 查看指定字段的重复情况,返回T/F:df.a.duplicated()、返回0/1:df.a.duplicated().astype(int) (2)去重 df.drop_duplicates() df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) ...
drop_duplicates(),本节对该函数的用法做详细介绍。 函数格式 drop_duplicates()函数的语法格式如下: 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...
drop_duplicates（）⽤法 前⾔ 在算face_track_id map有感：开始验证 data={'state':[1,1,2,2,1,2,2,2],'pop':['a','b','c','d','b','c','d','d']} frame=pd.DataFrame(data)frame frame.shape $ (8,2)# 说明duplicated()是对整⾏进⾏查重，return 重复了的数据，且只现实...