Pandas Series是pandas库中用于存储一维数组的数据结构,类似于Python的列表(list),但提供了更多的数据操作功能。 示例步骤: 创建或获取Series:首先,你需要有一个Pandas Series对象。 去重:使用drop_duplicates方法或unique方法来去除重复值。 (可选)转换回Series:如果你使用unique方法,它返回的是一个NumPy数组,你可能需...
【Python数据分析】pandas去重和替换 目录 1.去重复:duplicated 2.替换:replace 1.去重复:duplicated importpandasaspd s = pd.Series([1,1,1,1,2,2,2,3,3,4,4,5,6])# 通过duplicated判断是否重复print(s.duplicated())# 通过布尔判断,得到不重复的值print(s[s.duplicated() ==False])# 移除重复drop...
【Python数据分析】pandas去重和替换 1.去重复:duplicated 2.替换:replace 1.去重复:duplicated importpandasaspd s=pd.Series([1,1,1,1,2,2,2,3,3,4,4,5,6]) # 通过duplicated判断是否重复 print(s.duplicated()) # 通过布尔判断,得到不重复的值 print(s[s.duplicated()==False]) #...
在Python中,Series对象通常来自pandas库,它是一个一维的、大小可变的、异质的数组,可以存储任何数据类型(整数、字符串、浮点数、Python对象等)。对于Series对象的去重操作,pandas库提供了两种主要的方法:drop_duplicates()和unique()。 使用drop_duplicates()方法: drop_duplicates()方法会返回一个新的Series对象,其中重...
pandas.DataFrame.duplicated(subset=None,keep='first') 1. 或者针对Series的数据: pandas.Series.duplicated(keep='first') 1. keep参数的3种取值解释: first:将重复项标记True为第一次出现的除外 last:将重复项标记True为最后一次除外 False:将所有重复项标记为True ...
从上面的输出可以看出,Series也是支持dtype的,实际也可以通过属性array访问到Series的数组,Pandas使用的是基于NumPy类型的扩展数组。 访问Series的数据 Series的数据可以通过两种方式访问:位置索引访问(就是下标访问)、索引标签访问。 s = pd.Series([1,2,3,4,5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) ...
利用pandas库的duplicated()方法查找重复数据 duplicated()方法可以返回一个布尔型的Series，表示每一行是否是重复的行。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)...
综上所述,数据框中的数据去重的方法为:首先通过duplicated方法判断是否存在重复行,再通过Pandas特有的判断表达式就可以按条件输出符合条件的数据框。注意,删除重复值可以采用drop_duplicates方法,也可以采用“duplicated + Pandas判断表达式”的方法,二者有相同的效果。
1. 使用set（集合）去重：将列表转换为集合，由于集合只包含唯一元素，重复的元素 将自动被去除，然后再转回列表。示例代码如下：在上面的代码中，先将列表转换为集合，然后再转回列表，得到的unique_lst就是 去重后的列表。2 你还以使用Pandas库中的drop_duplicates()方法对DataFrame或Series进行去重操作。在上面的...
1. 去重及替换 1.1 .duplicated() 方法,判断是否重复 可以通过布尔判断,得到不重复的值(类比之前的.is_unique()方法) 代码解读 s=pd.Series([1,1,1,2,2,3,4,5]) print(s.duplicated()) print(s[s.duplicated()==False]) ...