my_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5] unique_series = pd.Series(my_list).drop_duplicates() unique_list = unique_series.tolist() 这种方法在处理大型数据集时非常有效且易于使用。
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。
```python import pandas as pd original_list = [1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9] df = pd.DataFrame(original_list, columns=['numbers']) unique_list = df.drop_duplicates().values.tolist() print(unique_list) # 输出:[[1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8...
importpandasasps #Do not forget toimportpandas or error might occur #Convert the dictionaries into panda frame defall_duplicate(data):dd=ps.DataFrame(data)dd.drop_duplicates(inplace=True)#Drop_duplicates()method will remove all the duplicate dictionariesreturndd.to_dict(orient='records')#Convertin...
利用pandas库的drop_duplicates()方法去除DataFrame中的重复行 drop_duplicates()方法可以帮助我们去除DataFrame中重复的行，并返回一个新的DataFrame。示例代码：import pandas as pdmy_data = {'col1': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5], 'col2': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd', 'd', 'e']}df = ...
print(res_list) # numpy方法:缺点会打乱顺序 import numpy as np print(np.unique(my_list)) # pandas 方法:缺点需要对pandas的数据类型进行操作,但不会打乱顺序 import pandas as pd print(pd.Series(my_list).drop_duplicates().values) 运行结果: ...
第二种方法：使用for循环 或者是 推导式完成去重，这两种写法均需要定义一个空列表。实例代码如下：第三种方法：利用字典的key不重复的特性进行去重。示例代码如下：第四种方法：将list转换成pandas类型，利用pandas中的unique(), drop_duplicates() 两个函数去完成去重操作。实例代码如下：不关注去重后的元素顺序 首先...
first : Drop duplicates except for the first occurrence. #删除除第一次出现外的重复项。 last : Drop duplicates except for the last occurrence. #删除重复项(最后一次发生的除外)。 False : Drop all duplicates. #删除所有的重复项(一个也不留) ...
python drop_duplicate去除重复行 python # 导入pandas库 import pandas as pd # 读取csv文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 去除重复行 df.drop_duplicates()发布于 3 月前 本站已为你智能检索到如下内容,以供参考: 🐻 相关问答 6 个 1、python数组去重,去除后面重复的,不改变原数组顺序 2、list...
平时我们的操作中可能只是简单地将重复的行删除掉,不需要标记再筛选,太麻烦。那就使用drop_duplicates。 这样门店重复的就直接删除了。 跟duplicated一样,将列名放进括号里面可以作为判断重复的依据; 如果要保留后一个重复值,需要加参数keep='last'。 而如果想直接将原数据修改,需要加参数inplace=True。发布...