Pandas标记删除重复记录

最新推荐文章于 2025-11-10 09:59:39 发布
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本文介绍了Pandas库中用于标记和删除重复记录的方法，包括duplicated和drop_duplicates函数。duplicated函数可以标记Series和DataFrame中的重复项，而drop_duplicates则用于实际删除这些重复项。用户可以选择依据哪些列进行判断，以及保留重复项的第一次出现还是最后一次出现，或者全部删除。

Pandas提供了duplicated、Index.duplicated、drop_duplicates函数来标记及删除重复记录

duplicated函数用于标记Series中的值、DataFrame中的记录行是否是重复，重复为True，不重复为False

pandas.DataFrame.duplicated(self, subset=None, keep='first')

pandas.Series.duplicated(self, keep='first')

其中参数解释如下：

subset：用于识别重复的列标签或列标签序列，默认所有列标签

keep=‘frist’：除了第一次出现外，其余相同的被标记为重复

keep='last'：除了最后一次出现外，其余相同的被标记为重复

keep=False：所有相同的都被标记为重复

import numpy as np
import pandas as pd 
#标记DataFrame重复例子
df = pd.DataFr
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pandas的重复值的处理
KJ.JK
11-14 1万+
        当数据中出现了重复值，在大多数情况下需要进行删除。pandas提供了两个方法专门用来处理数据中的重复值，分别为duplicated()和drop_duplicates()方法。其中，前者用于标记是否有重复值，后者用于删除重复值，它们的判断标准是一样的，即只要两条数据中所有条目的值完全相等，就判断为重复值。 ...
图解Pandas重复值处理
尤尔小屋
07-13 2138
12_图解Pandas重复值处理 pandas中处理重复值使用的是两个函数： duplicated()：判断是否有重复值 drop_duplicates() ：删除重复值 Pandas连载文章 Pandas的文章已经形成连载，欢迎关注阅读： 模拟数据 在本文中模拟了两份不同的数据： 1、一份订单数据，后面会使用 import pandas as pd import numpy as np # 导入一份模拟数据：待用 df1 = pd.read_excel("订单重复值.xlsx") df1
Pandas之drop_duplicates:去除重复项方法
01-20
方法 DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数 这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据，去除特定列下面的重复行。返回DataFrame格式的数据。 subset : column label or sequence of labels, optional 用来指定特定的列，默认所有列 keep : {‘first', ‘last', False}, default ‘first' 删除重复项并保留第一次出现的项 inplace : boolean, de
详解pandas使用drop_duplicates去除DataFrame重复项参数
09-18
主要介绍了详解pandas使用drop_duplicates去除DataFrame重复项参数，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
drop_duplicates()方法详解
最新发布
Datafox（数据狐199-7010-8018）
11-10 427
摘要：Pandas的drop_duplicates()方法是数据清洗的关键工具，用于删除DataFrame中的重复行。主要参数包括：subset（指定判断重复的列，默认所有列）、keep（控制保留策略，可选首次/末次或全部删除）、inplace（是否修改原数据）和ignore_index（是否重置索引）。该方法特别适用于需要保留特定数据版本或清理重复记录的场景。
【Pandas】去除重复项函数drop_duplicates
Ashley的小窝
11-19 3117
返回去除重复行的DataFrame设置根据列名来判断重复值，默认值为所有列元素相同时才判定为重复值。决定保留的数据行。first：保留第一个出现的重复数据last：保留最后一个出现的重复数据False：删除所有的重复行设置是否在原DataFrame删除数据。若为True，则返回删除重复数据后的DataFrame。设置是否忽略行索引，去重后的结果的行索引不变。若为True，行索引则从0开始编号。
Pandas 模块-操纵数据(8)-去除重复行 .drop_duplicates()
一分耕耘一分收获
12-09 5118
DataFrame.drop_duplicates(subset: 'Optional[Union[Hashable, Sequence[Hashable]]]' = None, keep: 'Union[str, bool]' = 'first', inplace: 'bool' = False, ignore_index: 'bool' = False)
Pandas标记删除重复记录的方法
09-20
Pandas提供了标记和删除重复记录的函数，其中主要包括duplicated函数、Index.duplicated函数和drop_duplicates函数。 首先，duplicated函数用于标记数据中重复的记录。在使用时，duplicated函数可以作用于Series...
Pandas 中的 drop_duplicates()
redfishzhang64的博客
09-25 1240
例如，df.drop_duplicates(subset=[‘column1’, ‘column2’], keep=‘last’) 表示在 ‘column1’ 和 ‘column2’ 列上考虑重复，但保留最后一次出现的重复行。Pandas 中的 drop_duplicates() 函数用于从 DataFrame 中删除重复的行。默认值：False，表示返回一个新的 DataFrame，原始 DataFrame 不受影响。False：删除所有重复行，不保留任何重复行。‘last’：保留最后一次出现的重复行。
Pandas知识点-drop和drop_duplicates最全总结
weixin_43790276的博客
03-08 3352
pandas系列。
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红目香薰
02-14 5462
Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解 前言 环境 基础函数的使用 drop_duplicates函数 subset参数测试 Keep参数测试 全都删掉【keep=False】 留第一次出现的【keep='first'】 留最后一次出现的【keep='last'】 ignore_index参数测试 ignore_index=True重新排序 ignore_index=False不重新排序 总结
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可使用drop_duplicates()函数对数据进行去重处理，drop_duplicates()函数的语法格式如下，主要对各个参数进行讲解
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pandas中drop_duplicates 用法
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drop_duplicates（subset=' 列名',keep='firsrt',inplace='True'）函数是删除DataFrame的某列中重复项的函数。 subset，输入列名，形式为subset='列名1'，可输入多列，形式为subset=['列名1','列名2'] keep包括'first'，'last'，False，三个参数，注意first和last带引号，而False没有...
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一、drop_duplicates函数用途 pandas中的drop_duplicates()函数可以通过SQL中关键字distinct的用法来理解，根据指定的字段对数据集进行去重处理。 二、drop_duplicates()函数的具体参数 用法： DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False) ...
pandas---删除重复行、映射、异常值检测与过滤、抽样
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06-15 3412
返回布尔类型的Series对象，每个元素对应一行，如果该行不是第一次出现，则元素为True。映射的含义：创建一个映射关系列表，把values元素和一个特定的标签或者字符串绑定。唯一，去重，DataFrame没有unique，Series调用unique。，map()函数中可以使用lambda函数，适合处理某一单独的列。：既支持 Series，也支持 DataFrame。使用duplicated()函数检测重复的行。可以求得DataFrame对象每一列的标准差。查看每一列的描述性统计量。
pandas drop_duplicates()函数 去重
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DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False) 参数： subset 列标签，可以指定 keep first,last,False 分别表示保留第一次出现的重复行，最后一次出现的重复行，去除所有重复行 inplace True表示在原来数据删除重复项，默认False 生成新的副本 import numpy as np from pandas import DataFrame ..
pandas删除excel的重复行
11-01
要使用pandas库删除Excel文件中的重复行，你可以按照以下步骤进行： 1. **导入Pandas库**[^1]: ```python import pandas as pd ``` 2. **加载Excel数据**: ```python excel_file = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx') ``` 3. **识别并标记重复行**: 使用`duplicated()`函数标记重复行，可以根据特定列（如`subset=['column_name']`)来指定哪些列参与判断重复。默认情况下，`keep='first'`表示保留每个唯一组合的第一条记录，其余为重复。 ```python df['is_duplicate'] = excel_file.duplicated(subset=['column_name'], keep=False) ``` 4. **删除重复行**: 如果你想删除重复行，可以基于上述标记的`is_duplicate`列筛选非重复行： ```python cleaned_df = excel_file[~excel_file['is_duplicate']] ``` 5. **保存更新后的数据**: ```python cleaned_df.to_excel('new_cleaned_file.xlsx', index=False) ``` 或者，如果你想保留原始文件并创建一个新的副本，可以这样写： ```python cleaned_df.to_excel('original_file_with_duplicates_removed.xlsx', 'Sheet2', index=False) ```
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