import pandas as pd # 创建一个包含重复项的DataFrame data = { 'A': [1, 2, 2, 3], 'B': [4, 5, 5, 6] } df = pd.DataFrame(data) print("原始DataFrame:") print(df) # 删除完全重复的行 df_no_duplicates = df.drop_duplicates() print("\n删除重复项后的DataFrame:") print(df_...
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...
df_unique = df.drop_duplicates() print("\n基于所有列去重后的DataFrame:") print(df_unique) 3. 基于指定列去重 如果只关心某些列是否重复,可以在drop_duplicates()方法中通过subset参数指定这些列。例如,我们只想根据Name列去重: df_unique_name = df.drop_duplicates(subset=['Name']) print("\n基于'N...
python DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 示例 创建一个包含重复数据的DataFrame: python import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'category': ['beverage', 'beverage', 'food', 'beverage', 'food', 'book', 'beverage'], 'item': ['mil...
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...
这里需要注意的是,Pandas 库的 merge() 支持各种内外连接,与其相似的还有 join() 函数(默认为左连接)。 1. inner merge() 的 inner 的类型称为内连接,它在拼接的过程中会取两张表的键(key)的交集进行拼接。 下面以图解的方式来一步一步拆解。
newDF=df.drop_duplicates('id') 2、缺失值处理 dropna函数作用:去除数据结构中值为空的数据。 dropna() newdf=df.dropna() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from pandasimportread_csv df=read_csv('D:\\PDA\\4.4\\data.csv')df=read_csv('D:\\PDA\\4.4\\data2.csv',na_valu...
>>> 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...
pandas主要有三个用来删除的函数,.drop()、.drop_duplicates()、.dropna()。总结如下 .drop()删除行、列 .drop_duplicates()删除重复数据 .dropna()删除空值(所在行、列) 为避免篇幅太长,将其分为两部分,不想看参数介绍的可以直接看实例。 本篇介绍.drop_duplicates(), df.dropna ...
用Pandas库中的..如题,以下是相关部分代码。用下面的代码得到的结果是带有重复行的,这意味着drop_duplicates()没有起作用。程序执行完成后,我再单独执行去重的语句,结果又是正确的。不知道问题出在哪里。求大神