Pandas 数据处理:重复值处理 - duplicated 和 drop_duplicates

本文详细介绍了Pandas库中处理重复值的duplicated和drop_duplicates方法,包括它们的用法、参数解释及代码示例。duplicated方法返回表示每个元素是否为重复值的布尔Series,而drop_duplicates则用于删除重复值,创建不含重复值的新DataFrame。通过这两个方法,可以有效管理数据集中的重复信息。

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在数据处理过程中,经常会遇到数据中存在重复值的情况。Pandas 是一个功能强大的数据分析库,提供了许多用于处理重复值的方法。本文将介绍 Pandas 中的两个重复值处理方法:duplicated 和 drop_duplicates,并提供相应的源代码示例。

1. duplicated 方法

duplicated 方法用于判断数据中的每个元素是否为重复值,并返回一个布尔值的 Series,表示每个元素是否为重复值。该方法的语法如下:

DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first')
  • subset:可选参数,用于指定列名或列名列表,表示在指定的列中查找重复值。默认为 None,表示在所有列中查找重复值。
  • keep:可选参数,表示如何处理重复值。默认值为 ‘first’,表示保留第一个出现的值,
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