第7关：数据的基本操作——去重

Python数据处理：去除重复行
原创 已于 2022-05-21 11:51:31 修改 · 2k 阅读 · 2 ·
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于 2022-04-24 15:55:40 首次发布
本文介绍了Python DataFrame的去重方法，包括使用duplicated()检测重复行和drop_duplicates()删除重复行。通过示例说明如何在实际编程中应用这些方法来处理数据。

相关知识
duplicated()
DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series，表示各行是否是重复行。具体用法如下：

In[1]: df = DataFrame({
   
   'k1':['one']*3 + ['two']*4, 'k2':[1,1,2,3,3
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第6.7章：StarRocks查询加速——使用 Bitmap 实现精确去重
爱吃辣条的博客
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第2篇：数据预处理——清洗、转换与特征工程
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加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
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数据预处理是AI和机器学习项目中不可或缺的一步。通过数据清洗、转换和特征工程，可以显著提升数据的质量和模型的性能。希望本文的代码示例和注意事项能帮助你在实际项目中更好地处理数据。接下来，我们将继续深入机器学习的基础知识，探索线性回归与逻辑回归的应用。
Pandas初体验（七）
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@R星校长 第7关：数据的基本操作——去重 duplicated() DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series，表示各行是否是重复行。具体用法如下： In[1]: df = DataFrame({'k1':['one']*3 + ['two']*4, 'k2':[1,1,2,3,3,4,4]}) In[2]: df Out[2]: k1 k2 0 one 1 1 one 1 2 one 2 3 two 3 4 two 3 5 two.
Python基础——数据去重的常用操作
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利用集合中元素不重复的性质，将数据列表转化为集合去重，再转化为列表进行操作。 代码如下： #数据去重 IS = ["p","p","y","y",123] S = set(IS) #利用集合无重复的特点，将列表转化为集合 print("集合中的元素有：",end='') for item in S: print(item,end = ' ') print("") It = list(S) print("列表为:{}".format(It)) 初始元素为p、p、y、y、123，去重后元素为p、y、
SPSS入门教程—对数据进行去重操作的相关方法
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08-16 6058
去重操作，也就是将数据的重复值进行删除操作，在数据分析中也是经常遇到，比如同一个人重复填写了同一个调查问卷且前后答案完全一致，或者提交了两次或两次以上等原因造成数据的重复。 重复的数据是需要删掉的。那么我们如何使用SPSS对数据去重操作？ 在这次教程中，我们给大家演示IBM SPSS Statistics如何对数据进行去重操作的教程。下面我们使用IBM SPSS Statistics 28（win10）详细演示一遍吧。 标识重复个案 我们在教程之前提前准备了一份问卷数据，这里我们将所有变量都一致的重复
5.1 数据去重 完全去重
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数据清洗的目的在于提高数据质量，将脏数据（脏数据在这里指的是对数据分析没有实际意义、格式非法、不在指定范围内的数据）清洗干净，使原数据具有完整性、唯一性、权威性、合法性、一致性等特点。例如，现在有两个表格分别记录的不同年份的用户信息，现要求合并统计所有用户信息，发现合并后的表格存在完全重复的数据,为了便于后期更加方便地使用这些用户数据，通常情况下会对数据进行去重操作。数据去重又称重复数据的删除，通常指的是找出数据文件集合中重复的数据并将其删除，只保存唯一的数据单元，从而消除冗余数据。
【头歌】——数据分析与实践-python-Pandas 初体验-Pandas数据取值与选择-Pandas进阶
司职在下的博客
01-21 5930
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第一篇：指标管理平台——破解企业数据治理困局的核心武器
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（深化概念解析）指标管理平台（MMP）是通过标准化定义自动化计算可视化治理三位一体改造企业数据使用方式的系统工程。建立数据世界的"宪法"：统一业务术语（如DAU=当日去重设备访问量）打造指标"流水线"：从原始数据到业务指标的全链路自动化生产构建数据"血缘图谱"：清晰展示指标从采集到消费的全生命周期（案例：某银行上线MMP后，监管报表编制时间从3周缩短至8小时）当数据量突破ZB级，企业竞争将进入"指标战争"时代。指标管理平台如同数据世界的操作系统，正在重构从数据采集到决策执行的每个环节。
数据预处理Part1——数据清洗
初一的博客
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【Python】—— Pandas 初体验（二）
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pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
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数据采集与清洗基础习题（四）Pandas初体验，头歌参考答案
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数据采集习题参考答案，会持续更新，点个关注防丢失。 创作不易，一键三连给博主一个支持呗。 为了方便查找，已按照头歌重新排版，朋友们按照头歌所属门类查找实训哦，该篇为Pandas。 文章目录 实训一：Pandas初体验 第一关：了解数据处理对象--Series 编程要求 Pandas中的数据结构 第一关答案 第二关：了解数据处理对象-DataFrame 编程要求 相关知识 第二关答案 第三关：读取CSV格式数据 编程要求 相关知识 第三关答案 第四关：数据的基本操作——排序
Pandas高阶篇三(数据转化、清除重复数据)
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数据转换-清除重复数据 Data frame的 duplicated方 法返回一个布尔型 Series, 表示各行是否是重复行: 还有一个与此相关的drop duplicates方法,它用于返回一个移除了重复行的DataFrame 这两个方法默认会判断 全部列,你也可以指定部分列进行重复项判断。 假设你还有一列值,且只希望根据k1列过滤重复 项: duplicate...
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● 选择题 以下关于DataFrame.duplicated()函数说法错误的是： A 该函数用于标记dataframe中内容重复的行 B 该函数返回值是一个序列，True表示重复 C 行内容被判定重复时，该行各列的值一定都重复 D keep参数默认取值为"first" ● 问题解析 1.DataFrame.duplicated(subset = None，keep ='first')函数用于找出dataframe的重复行。返回可以正确表示是否为重复行的布尔序列（即非重复项标记为False
【C语言进阶】数据在内存中的存储
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1. 数据类型详细介绍 基本的数据内置类型和他们所占存储空间的大小： char(1) //字符数据类型 short(2) //短整型 int(4) //整形 long(4) //长整型 long long(8) //更长的整形 float(4) //单精度浮点数 double(8) //双精度浮点数 类型的意义： 1. 使用这个类型开辟内存空间的大小（大小决定了使用范围）。 2. 如何看待内存空间的视角。
Python对多属性的重复数据去重
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python中的pandas模块中对重复数据去重步骤： 1）利用DataFrame中的duplicated方法返回一个布尔型的Series,显示各行是否有重复行，没有重复行显示为FALSE，有重复行显示为TRUE； 2）再利用DataFrame中的drop_duplicates方法用于返回一个移除了重复行的DataFrame。 注释： 如果duplicated方法和drop_dup
python pandas dataframe函数_python pandas dataframe 去重函数的具体使用
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python pandas dataframe 去重函数的具体使用,行数,情况,副本,数据,默认值python pandas dataframe 去重函数的具体使用易采站长站，站长之家为您整理了python pandas dataframe 去重函数的具体使用的相关内容。今天笔者想对pandas中的行进行去重操作，找了好久，才找到相关的函数先看一个小例子from pandas import Ser...
python duplicated_Python pandas.DataFrame.duplicated函数方法的使用
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12-06 3214
DataFrame.duplicated(self，subset = None，keep ='first')返回表示重复行的布尔Series，可以选择仅考虑某些列。参数：subse：列标签或标签序列，可选仅考虑某些列来标识重复项，默认情况下使用所有列keep：{'first'，'last'，False}，默认为'first'first：将重复项标记True为第一次出现的除外。last：将重复...
数据处理之数据去重
w_shuo的博客
10-26 1987
基本方法： Pandas中数据去重一般是用duplicated()和drop_duplicates()两个方法进行相结合 函数介绍： duplicated 返回一个布尔向量，其长度为行数，表示行是否重复。 drop_duplicates 删除重复的行。 用法示例： movies_df.shape (45463, 2) movies_df.duplicated(['id', 'title']).sum() #返回重复项总数 30 movies_df.drop_duplicates(['id'], in
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