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...
如果不写subset参数,默认值为None,即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。 从上文可以发现,在Python中用drop_duplicates函数可以轻松地对数据框进行去重。 但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题,参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框...
unique_list = [x for x in original_list if not (x in seen or seen.add(x))] print(unique_list) # 输出: [1, 2, 3, 4, 5] 这里使用了seen.add(x)的返回值(None)作为if语句的条件,巧妙地实现了边检查边添加的操作,同时保持了列表的顺序。 3. 使用Pandas库 在处理大型数据集时,Pandas库提...
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...
df_list[df_list.duplicated(["id"])] 结果为空,说明id列是唯一标识。 二、重复值的处理 对重复值的处理,就是删除 在Excel里专门有一个删除重复值的功能,用这个功能就可以将某一列的重复值删除,只保留不重复的值: 在Panda里用到drop_duplicates方法来删除重复值。
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 = pd.DataFrame(data=my_data)df = df.drop_duplicates()...
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: ...
方法一: 利用列表(list)去重,自定义去重函数。 方法二:是利用集合(set)的元素是唯一的特性去重,如 dish_set=set(dishes)。 比较上述两种方法可以发现,方法一代码冗长。方法二代码简单了许多,但会导致数据的排列发生改变。 方法三:(推荐)pandas提供了一个名为drop_duplicates的去重方法。该方法只对DataFrame或者 Ser...
drop_duplicates 在元组数据上调用 drop_duplicates: df[0].apply(tuple, 1).drop_duplicates().apply(list).to_frame() 0 0 [1, 0] 1 [0, 0] collections.OrderedDict 但是,我更喜欢不涉及的东西 apply… from collections import OrderedDict pd.Series(map( list, (OrderedDict.fromkeys(map(tuple, df...
python去重函数drop_duplicates() 文心快码BaiduComate 在Python中,drop_duplicates() 函数通常是用于 pandas 库中的 DataFrame 或 Series 对象,以删除重复的行或元素。下面是针对你的问题的详细回答: 解释drop_duplicates() 函数的作用: drop_duplicates() 函数用于删除 DataFrame 或 Series 中的重复行/元素,默认情况...