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。
AI代码助手复制代码 补充:python的pandas重复值处理(duplicated()和drop_duplicates()) 一、生成重复记录数据 import numpy as np import pandas as pd#生成重复数据df=pd.DataFrame(np.ones([5,2]),columns=['col1','col2'])df['col3']=['a','b','a','c','d']df['col4']=[3,2,3,2,2]d...
#数据框的去重: import pandas as pd import numpy as np mydata=pd.DataFrame({ "A":["A","B","C","D","B","C"], "B":[43,32,56,67,32,56] }) mydata.drop_duplicates() #使用pandas提供的数据框去重函数drop_duplicates去重重复值。 #缺失值处理: 对于列表而言,numpy中诸多统计函数都有...
# 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: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 77, 56} [1, 2, 3, 4, 5, 56,...
Pandas去重函数:drop_duplicates() “去重”通过字面意思不难理解,就是删除重复的数据。在一个数据集中,找出重复的数据删并将其删除,最终只保存一个唯一存在的数据项,这就是数据去重的整个过程。删除重复数据是数据分析中经常会遇到的一个问题。通过数据去重,不仅可以节省内存空间,提高写入性能,还可以提升数据集的精确...
3 drop_duplicates函数简介 3.1 构建学习数据 3.2 去重方法 3.3 reset_index函数重新设置索引 1 drop函数简介 drop函数:用来删除数据表格中的列数据或行数据 df.drop(labels=None,axis=0 ,index=None ,columns=None ,inplace=False) 1. 2. 3. 4.
1 Yum Yum cup 4.0 2 Indomie cup 3.5 3 Indomie pack 15.0 4 Indomie pack 5.0 df.drop_duplicates() brand style rating 0 Yum Yum cup 4.0 2 Indomie cup 3.5 3 Indomie pack 15.0 4 Indomie pack 5.0 # 按照指定的列检查去重df.drop_duplicates(subset=['brand']) ...
Python 之 Pandas merge() 函数、set_index() 函数、drop_duplicates() 函数和 tolist() 函数 import numpy as npimport pandas as pd 为了方便维护,数据在数据库内都是分表存储的,比如用一个表存储所有用户的基本信息,一个表存储用户的消费情况。
drop_duplicates函数删除重复值。以city列为例,city字段中存在重复值。默认情况下drop_duplicates()将删除后出现的重复值。增加keep=‘last’参数后将删除最先出现的重复值,保留最后的值。下面是具体的代码和比较结果。 df["city"].drop_duplicates() 保留先出现的重复值 ...
# 说明drop_duplicates()函数是将所有重复的数据都去掉了，且默认保留重复数据的第⼀条。# ⽐如（2，d）出现了3次，在duplicated（）中显⽰了2次，在drop_dupicates（）后保留了⼀个 frame.drop_duplicates().shape $ (4,2)# 留下了完全唯⼀的数据⾏ frame.drop_duplicates()补充：python的pandas...