在 pandas 中，df.duplicated() 和 df.drop_duplicates() 是两种用于处理 DataFrame 中重复行的方法。下面是它们的区别及使用方法：1、df.duplicated()duplicated() 方法返回一个布尔型的 Series，用来标记哪些行是重复的。这个方法对于识别哪些行基于某些条件是重复的非常有用。语法 : DataFrame.duplicated(subset=No...
- 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() ,去除重复项 下一节,将看看排序功能的实现。敬请关注。 **如果希望从零开始学习 pandas ,那么可以看看我的 pandas 专栏。**...
df = pd.DataFrame(data)# 仅基于列 'A' 删除重复项df_no_duplicates_A = df.drop_duplicates(subset=['A']) print(df_no_duplicates_A) 3)保留最后一次出现的重复项 importpandasaspd# 创建示例DataFramedata = {'A': [1,2,2,3,4,4,5],'B': ['a','b','b','c','d','d','e']} d...
解释drop_duplicates方法的作用: drop_duplicates方法用于从DataFrame中删除重复的行,只保留唯一行。默认情况下,它会考虑所有列来判断重复项,但可以通过参数自定义行为。 阐述subset参数在drop_duplicates方法中的含义: subset参数允许用户指定一个列名或列名列表,Pandas将仅基于这些列来判断行是否重复。如果未指定subset...
如果你想基于DataFrame中的所有列去除重复项,可以使用drop_duplicates()方法,且不传递任何参数: 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...
drop_duplicates()函数默认会检查所有列,移除完全相同的行。 使用subset参数可以指定只根据某些列来判断是否为重复项。 注意事项 在删除重复项之前,最好先备份原始数据。 如果数据集很大,考虑使用inplace=True参数直接在原DataFrame上进行修改,以节省内存。 通过上述方法,可以有效地处理和分析数据集中的重复项,提高数据...
方法进行去重操作。drop_duplicates()方法不改变原始DataFrame，而是返回一个新的 去重后的DataFrame 。drop_duplicates()函数的语法格式如下：data.drop_duplicates(subset=['a','b','b'],keep='first',inplace=True)参数说明如下：subset：表示要进去重的列名，默认为 None。keep：有三个可选参数，分别是 first...
'''# 多列df.drop_duplicates(subset=['a','b'], keep='first', inplace=False)# 删除所有重复项 不保留df.drop_duplicates(subset=['a','b'],False) 2.例子二 # 构建测试数据框importpandasaspd df = pd.DataFrame({'brand': ['Yum Yum','Yum Yum','Indomie','Indomie','Indomie'],'style'...
IT 2 dtype: int64 结论 虽然GroupBy本身不直接提供去重功能,但结合nunique()方法,我们可以轻松地统计每个分组中不同元素的数量,这可以被视为一种去重后的计数方式。对于直接查看去重后的数据,我们可以使用drop_duplicates()方法。希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用Pandas的GroupBy功能进行数据处理和分析。相关...
在这个例子中,我们使用了pandas的drop_duplicates方法来去除重复的行,其中subset参数指定了用于判断重复的依据列,keep参数指定了保留哪个重复项。 3. 大文件去重 对于非常大的文件,直接加载到内存中可能会导致性能问题。这时,我们可以采用逐行读取和处理的方式。 seen = set() with open('input.txt', 'r', encodin...