3 按照某一列去重(inplace=True) 按照name1去重,并设置inplace=True。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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n...
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...
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。
在上面的代码中，首先创建了一个DataFrame 类型的df，然后使用drop_duplicates()方法进行去重操作。drop_duplicates()方法不改变原始DataFrame，而是返回一个新的 去重后的DataFrame 。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：su...
data.drop_duplicates(inplace=True) 2. 去除某几列重复的行数据 data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) subset: 列名,可选,默认为None keep: {‘first’, ‘last’, False}, 默认值 ‘first’ first: 保留第一次出现的重复行,删除后面的重复行。
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 ...
现在让我们检查原始数据框架。它没有改变!这是因为我们将参数inplace留空,默认情况下其值为False。如果我们指定inplace=True,那么原始的df将替换为新的数据框架,并删除重复项。 图5 在列表或数据表列中查找唯一值 有时,我们希望在数据框架列的列表中查找唯一值。在这种情况下,我们不会使用drop_duplicate()。我的...
语法:DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 参数: subset: 列标签或者列标签列表,这里可选对哪些列进行去重,默认对整行进行去重。 keep: 该参数决定保留哪一个重复值,可选{"first", "last", False}。first: 保留第一次出现的值。last: 保留最后一次出现...
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 欢迎大家转发,一起传播知识和正能量,帮助...
Python学习笔记:pd.drop_duplicates删除重复行 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)