@文心快码python drop_duplicates subset 文心快码 在Python的Pandas库中,drop_duplicates方法是一个非常实用的功能,用于删除DataFrame中的重复行。下面我将根据提供的Tips逐一回答你的问题: 解释drop_duplicates方法的作用: drop_duplicates方法用于从DataFrame中删除重复的行,只保留唯一行。默认情况下,它会考虑所有列来...
一、drop_duplicates函数介绍 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。
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 keep:{'first','last',False} -- 删除重复项并保留第一...
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...
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...
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：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...
df.drop_duplicates(subset=['名字', '年龄'], keep='first', inplace=True)```在此基础上，我们还可以使用drop_duplicates函数的其他参数，如：- inplace：是否在原DataFrame上进行修改，默认为False。- ignore_index：是否重置索引，默认为False。- subset：指定要去重的列名，默认为所有列。- keep：指定保留...
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 表示只保留最...
>>> df.drop_duplicates(subset=['brand']) brand style rating 0 Yum Yum cup 4.0 2 Indomie cup 3.5 例3:根据brand和style两列进行去重,保留最后一次出现的行。 >>> df.drop_duplicates(subset=['brand', 'style'], keep='last') brand style rating 1 Yum Yum cup 4.0 2 Indomie cup 3.5 4 Ind...
python df_new = df.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'], keep='first', inplace=False) 这里,`subset`参数让你指定哪些列用于去重,`keep`参数决定如何处理重复值('first'保留第一个,'last'保留最后一个,False则全部删除),而`inplace`参数则决定是否直接在原始数据框上进行操作。 np.unique(...