作为Comate,由文心一言驱动的智能编程助手,我将为你详细解释drop_duplicates函数中的keep参数。 1. drop_duplicates函数的作用drop_duplicates是Pandas库中的一个函数,用于从DataFrame或Series中删除重复的行或值。默认情况下,它会保留第一次出现的重复项,但可以通过参数配置其行为。
df2.duplicated('a', keep='last') 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...
new_name_1=name.drop_duplicates(subset='name1',keep='last')new_name_1 得到结果: 从结果知,参数keep='last',是在原数据的copy上删除数据,保留重复数据最后一条并返回新数据框,不影响原始数据框name。 2.2 实例二(keep=False) 按照name1对数据框去重,并设置keep=False。 代码语言:javascript 代码运行次数...
drop_duplicates() 方法用于从 DataFrame 中删除重复的行。语法：DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)subset (可选): 列表形式，指定需要考虑的列来判断是否为重复项。keep (可选): 控制哪一行被认为是重复的。默认值 'first' 表示除了第一行外的其他重复行都会被删除；如果设...
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 animals_d1 = animals.drop_duplicates(keep='first') ...
df.drop_duplicates(keep='last') #删除所有重复行(一个不留) df.drop_duplicates(keep=False) #以上步骤均不再原数据上更改 print(df) #inplace=True时,直接在原数据上更改 df.drop_duplicates(inplace=True) print(df) 1. 2. 3. 4. 5.
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 ...
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：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，表示只保留第一次出 现的重复项，删除其余重复项，last 表示只保留...
python的drop_duplicates函数 python的drop_duplicates函数 Python的drop_duplicates函数是用来去除DataFrame中的重复行的。它可以按照所指定的列进行去重，并且可以选择保留第一次出现的重复行或者保留最后一次出现的重复行。具体使用方法是在DataFrame对象上调用drop_duplicates方法，传入所需要去重的列名，以及keep参数来指定...
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...