python去重函数drop_duplicates() 文心快码BaiduComate 在Python中,drop_duplicates() 函数通常是用于 pandas 库中的 DataFrame 或 Series 对象,以删除重复的行或元素。下面是针对你的问题的详细回答: 解释drop_duplicates() 函数的作用: drop_duplicates() 函数用于删除 DataFrame 或 Series 中的重复行/元素,默认情况...
源码默认保留第一个,可用inplace 直接修改数据源drop_duplicates(keep='first', inplace=False) # drop_duplicates 去除重复值,若想保留第一次出现或者保留最后一次出现,那么在参数keep填充相应的参数 animals_d1 = animals.drop_duplicates(keep='first') print(animals_d1) animals_d2 = animals.drop_duplicates...
>>> 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...
1. 去除完全重复的行数据 data.drop_duplicates(inplace=True) 2. 去除某几列重复的行数据 data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) subset: 列名,可选,默认为None keep: {‘first’, ‘last’, False}, 默认值 ‘first’ first: 保留第一次出现的重复行,删除后面的重复行...
df brand style rating 0 Yum Yum cup 4.0 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...
df_deduplicated=df.drop_duplicates()# 去掉重复的行print("\n去重后的数据:")print(df_deduplicated)# 输出去重后的数据 1. 2. 3. 第四步:删除指定列 接下来,我们需要删除某一列。假设我们不需要“City”这一列,可以用以下语句实现: df_final=df_deduplicated.drop(columns=['City'])# 删除指定的列...
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
python去重:令人迷惑的duplicated和drop_duplicates() 我姓许啊关注IP属地: 北京 2020.04.21 15:23:54字数9阅读229 https://blog.csdn.net/weixin_43852674/article/details/87717191©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者...
通过去重进行数据清洗数据初始Seqno列去重 查看Seqno列都有哪些值 duplicated方法 duplicated用于从上到下比较指定某一列的值,当这个值第一次出现时,返回False,当这个值和上一个比一样时,返回True drop_duplicates去重复 drop_duplicates方法将会把这一列duplicated方法结果中为True的项删除,False的项保留。在不指定 ...
Python的pandas中,drop_duplicates函数怎么根据索引来去重? 今天,我想去重复熊猫的台词。很长一段时间后,我找到了相关的函数 让我们先看一个小例子 [Python]查看纯拷贝 来自pandas import series,dataframe data=dataframe({“K”:[1,1,2,2] }) 打印数据 ...