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...
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。
浏览前任留下的代码,发现第一条用了drop_duplicates函数,紧接着用了unique函数,所以记录一下两个函数的用法。 一、pandas.DataFrame.drop_duplicates 参数: subset: 列标签,可选 keep: {‘first’, ‘last’, False}, 默认值 ‘first’ fi...python的pandas重复值处理(duplicated()和drop_duplicated()) 一、...
Pandas 中删除重复值主要使用drop_duplicates()函数,该函数与检测重复值的duplicated()函数大致相同,核心参数都是subset与keep,这里就不再列表说明了。与duplicated()函数不同的是,drop_duplicates()函数的作用不仅仅是检测重复值,而是将被检测出来的重复行删除。下面我们通过两个例子来学习一下如何使用它。 【场景1】...
DataFrame.drop_duplicates() 方法用于删除DataFrame中的重复行。它可以基于所有列或特定列来检测重复值,并返回一个新的DataFrame或修改原始DataFrame。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.drop_duplicates方法的使用。 DataFrame.drop_duplicates(self,subset = None,keep ='first',inplace = False) ...
>>> 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...
>>>df.drop_duplicates(subset=['brand','style'], keep='last') brand style rating1Yum Yum cup4.02Indomie cup3.54Indomie pack5.0 注:本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品pandas.DataFrame.drop_duplicates。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复...
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...
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=...
import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data/2_Data_Cleaning/goods001.xlsx') # 删除所有列完全相同的重复行 df_unique = df.drop_duplicates() # 保存结果到新的Excel文件 df_unique.to_excel('data/2_Data_Cleaning/out/goods001_out.xlsx', index=False) ...