语法 : DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first')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标记为 True；如果设置为 'last'，则除了最后一行外的其他重复行被标记为 True；如果设置为 ...
animals3 = animals.duplicated(keep= False) print(animals3) 2. 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 = anim...
步骤3:找到重复的行 使用duplicated函数找出重复的行。默认情况下,duplicated函数会返回一个布尔序列,标记出重复的行。 # 找到重复的行duplicates=df[df.duplicated(subset='column_name',keep=False)] 1. 2. 这里,subset参数指定了我们想要检查重复的列,keep=False表示保留所有重复的行。 步骤4:打印或处理重复的行...
判断重复行 🔍 使用`df.duplicated()`方法可以判断每一行数据是否重复。如果返回值为`False`,表示该行数据不重复;如果返回值为`True`,则表示该行数据重复。 删除所有重复数据 🗑️ 使用`df.drop_duplicates()`方法可以删除所有的重复数据。 删除指定列的重复数据 📊 通过指定列名,可以删除特定列中的重复数据。
data[data.duplicated(keep=False)] 存在重复项,需要进行去重。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data=data.drop_duplicates()# 检查是否还有重复项 data[data.duplicated(keep=False)] 从先前操作已知数据类型正常,接下来利用透视表来看各属性是否存在不合理情况。
duplicates=df[df.duplicated(keep=False)]print("重复的记录:")print(duplicates) 1. 2. 3. 输出结果: Name Age City 0 Alice 25 New York 1 Bob 30 Los Angeles 2 Alice 25 New York 4 Bob 30 Los Angeles 1. 2. 3. 4. 5. keep=False表示标记所有重复项,而不仅仅是第一个出现的项。
df = df.drop_duplicates(keep="first") 我们可以使用len(df)或df[df.duplicated(keep=False)]检查是否删除了重复项。如果删除了重复项,df[df.duplicated(keep=False)]将返回null。 数据映射 # 在列gender中显示可用值 df["Sex"].unique() df["Sex"].hist() df["Sex"] = df["Sex"].map({ "male...
duplicated(self,subset = None,keep = 'first') subset用于选择需要识别的列标签,默认为所有列标签 keep = 'first' 表示除第一个外,其余重复项被标记 keep = 'last' 表示除最后一个,其余重复性被标记 keep = False 表示所有重复的数据都会被标记
1、(可选)可以使用 duplicated( )函数判断 是否有重复项 df.duplicated( ) 输出的是 布尔值 FALSE 、TRUE 2、有重复项,则可以用drop_duplicates()移除重复项 3、如上的1和2 中的duplicated( )和drop_duplicates( )方法是以默认的方式判断全部的列。
调用DataFrame.drop_duplicates() ,即可去除重复他的参数与规则与 duplicated 一模一样。实际就是把 duplicated() 标记为 True 的行去掉而已 最后 DataFrame.duplicated() ,标记出重复项。使用 subset 指定重复值判断列,keep={'first','last',False} 指定怎么判断哪些是重复项DataFrame.drop_duplicates() ,去除重复...