如果date数据是熊猫对象dtype,则drop_duplicates将不起作用 - 执行pd.to_datetime
用Pandas库中的..如题,以下是相关部分代码。用下面的代码得到的结果是带有重复行的,这意味着drop_duplicates()没有起作用。程序执行完成后,我再单独执行去重的语句,结果又是正确的。不知道问题出在哪里。求大神
@Allen 的回答很好,但有一点问题。 df.iloc[df.astype(str).drop_duplicates().index] 在示例中它应该是 loc 而不是 iloc.loot。 a= pd.DataFrame([['a',18],['b',11],['a',18]],index=[4,6,8]) Out[52]:014a186b118a18a.iloc[a.astype(str).drop_duplicates().index]Out[53]: ... ...
# 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的第⼀条。# ⽐如（2，d）出现了3次，在duplicated（）中显⽰了2次，在drop_dupicates（）后保留了⼀个 frame.drop_duplicates().shape $ (4,2)# 留下了完全唯⼀的数据⾏ frame.drop_duplicates()补充：python的pandas...
drop_duplicates方法实现对数据框DataFrame去除特定列的重复行,返回DataFrame格式数据。 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 ...
data.drop_duplicates('B','first',inplace=True) print(data) A选项:输出结果是按照B列去重的 B选项:输出结果有两行数据 C选项:不会直接在data上删除重复项 D选项:结果会保留第一次出现的重复行 答案 正确答案为:C 温馨期待 期待大家提出宝贵建议,互相交流,收获更大,助教:qmy ...
pandas主要有三个用来删除的函数,.drop()、.drop_duplicates()、.dropna()。总结如下 .drop()删除行、列 .drop_duplicates()删除重复数据 .dropna()删除空值(所在行、列) 为避免篇幅太长,将其分为两部分,不想看参数介绍的可以直接看实例。 本篇介绍.drop_duplicates(), df.dropna ...
dataFrame(Series).drop_duplicates(self, subset=None, keep='first', inplace=False) 1. # subset 接收string或sequence。表示进行去重的列。默认为None,表示全部列。 | # keep 接收特定string。表示重复时保留第几个数据。first:保留第一个。last:保留最后一个。false:只要有重复都不保留。默认为first。 | ...
通过`drop_duplicates()`方法删除重复记录。删除重复行 data = data.drop_duplicates()格式统一与规范化 对日期时间格式、文本格式等进行标准化处理。统一日期格式 data['date_column'] = pd.to_datetime(data['date_column']).dt.strftime('%Y-%m-%d')清洗文本数据 data['text_column'] = data['text_...
data0_3=pd.concat([data0_1,data0_2]).drop_duplicates(keep=False) #合并起来再去重,只剩下真的重复行。 举例:data中wangwu行和tony行重复,需要把它们两行取出。 第一步:#保留第一个重复行 第二步:#去除所有重复行 第三步:#合并起来再去重 ...