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...
该函数就是去重,各种花样的去重,可以对整行去重,也可以对所有行的一些列元素去重。 2. 语法参数 语法:DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 参数: subset: 列标签或者列标签列表,这里可选对哪些列进行去重,默认对整行进行去重。 keep: 该参数决定保留哪一...
drop_duplicates 去除重复值 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...
(inplace=True表示直接在原来的DataFrame上删除重复项,而默认值False表示生成一个副本。) python代码: import pandasaspdpd=pd.read_excel("健康打卡0.xlsx")pd.drop_duplicates('userid',keep='last',inplace=True) print(pd) pd.to_excel('健康打卡1.xlsx')...
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...
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 ...
使用Python熊猫库,十行代码。 建议安装Anaconda或使用PIP install panda直接安装panda。 合并工作表数据,遍历每个工作表页面,并使用concat函数合并所有工作表数据。 重复数据消除,使用drop Duplicate()函数删除重复数据。 要写入合并结果,请使用uExecl()写入合并结果。
python去重和保留重复值⽅法duplicated和drop_duplicates import pandas as pd 1.duplicated 保留重复值 源码默认标记重复的第⼀个为不重复第，duplicated(keep='first')# duplicated 标记重复值，若想第⼀次出现和最后⼀次出现不标记那么在参数keep填充相应的参数，如果想标记全部出现的重复值，那么keep=False ani...