判断dataframe是否有重复行索引或列索引和drop_duplicates用法

最新推荐文章于 2024-05-05 09:48:18 发布
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#dataframe判重

本文介绍如何使用Python Pandas库中的dataframe对象判断和处理数据重复问题。通过is_unique方法检查索引是否唯一，并利用drop_duplicates函数高效去除重复数据，保持数据集的准确性。

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判断列索引是不是重复
print(data.index.is_unique)
False#表示有重复
判断列是不是有重复
print(data.index.is_unique)
False#表示有重复

drop_duplicates删去重复数据
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False)

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或者最后一次出现的项

inplace : boolean, default False
是直接在原来数据上修改还是保留一个副本

pandas使用drop_duplicates函数删除dataframe数据中重复的数据行（默认保存重复数据行中第一次出现的数据行）
statistics+insight+vista+power
08-02 600
pandas使用drop_duplicates函数删除dataframe数据中重复的数据行（默认保存重复数据行中第一次出现的数据行）
Pandas进行drop_duplicates数据去重
Mr数据杨
05-15 604
Pandas 是 Python 中最常用的数据分析库之一，提供了强大的数据操作功能。其中，是一个非常实用的函数，广泛应用于数据去重的场景，特别是在处理数据分析、数据清理和数据预处理的过程中。去重是清理数据的一项基础任务，它能有效减少冗余信息，保证数据的唯一性和准确性。本文将详细讲解如何使用 Pandas 的函数，帮助读者掌握其基本用法和在实际场景中的应用。本文适合具备一定 Python 基础的自学编程者，目标是通过实战操作理解和掌握的不同用法及其背后的逻辑，提升数据处理的能力。
python中DataFrame多重索引问题
haozi的博客
06-05 8555
在Python数据处理中如果实现excel透视表中的功能，则多重索引问题就比较突出了。近来为实现Python自动邮件，需要对数据进行透视表功能，遇到多重索引和多表头问题，下面总结下用法。 一、多重索引 常规的单索引这里就不多赘述了，主要来看下多索引的问题。 pd.pivot_table产生的多重索引问题。大概数据结构如下图所示： 当我们要选中其中的某一行时，可以通过一下集中方法实现： （1）根据外...
判断DataFrame某一列是否为rangeIndex
using namespace 数学工具构造器;
09-14 2367
我在保存csv的时候，有时候用了Index=False，有的时候没有，就造成读取feature的训练数据的时候，不知道要不要删除第一列。于是可以用这个函数进行判断： def isDataFrameRangeIndex(df:pd.DataFrame,col): return (df.iloc[:, col].values == np.arange(df.shape[0])).all() ...
concat多个dataframe之后，出现index重复的处理
weixin_44056331的博客
03-28 1万+
今天contact了几个dataframe文件，由于对最终处理数据的行数有限制，所以我选择随机删除几行数据，在使用drop中的index删除是发现同时删掉了好多行，检查后才发现index有重复，故查找了重新设置index的方法，以此记录。 代码如下： import pandas as pd df1=pd.DataFrame({'one':[1,2,3,4], ...
Pandas之drop_duplicates：去除重复项
云中寻雾的博客
01-10 6669
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 ...
pandas进阶--Dataframe的drop_duplicates方法(数据去重)
qq_38727995的博客
04-28 1万+
本文介绍了实际处理数据是常用的数据去重方法，即Dataframe的drop_duplicates方法，包括drop_duplicates方法的具体介绍、以及传递不同函数时的使用用例。
Pandas:删掉重复行（drop_duplicates()用法）
m0_63227758的博客
05-05 7114
在Python的数据分析领域，drop_duplicates()是一个非常实用的方法，主要用于数据清洗过程中去除数据框中的重复行。
Python示例源码-Pandas数据处理-重复数据处理（df.drop_duplicates方法）-大作业.zip
最新发布
05-25
df.drop_duplicates方法默认会检查所有列，找出完全相同的重复行，并保留第一次出现的行，其他重复行则会被删除。 在具体使用时，df.drop_duplicates方法提供了一系列参数供用户定制化地删除重复数据。例如，可以...
pandas使用drop_duplicates函数基于多个字段删除dataframe数据中多个数据列包含重复数据的数据行（subset参数删除多个数据列内容重复的数据行、默认保留重复值第一次出现的行）
statistics+insight+vista+power
12-09 467
pandas使用drop_duplicates函数基于多个字段删除dataframe数据中多个数据列包含重复数据的数据行（设置subset参数、删除多个数据列内容重复的数据行、默认保留重复值第一次出现的行）
python dataframe 去重相同索引
RobbenEmi的专栏
12-18 5108
假如有个dataframe如下，这里需要去除第一个aa，保留最后一个aa 关键代码 # 如果你想保留第一个aa，那么keep就是first df.reset_index().drop_duplicates(subset='index', keep='first').set_index('index') 结果如下： ...
python如何筛选具有多列值相同的两个dataframe
Rilkean Heart
08-25 3949
需要从第2个记录了学生基本信息的表，在第1个表中进行多列匹配，而且第一个表中，具有同样[‘学号’,‘姓名’]的index可能有多个。
DataFrame数据中的重复行，利用groupby累加合并
weixin_41512727的博客
03-31 3万+
       pandas读取一组数据，可能存在重复索引，虽然可以利用drop_duplicate直接删除，但是会删除重要信息。比如同一ID用户，多次登录学习时间。要计算该用户总共‘’学习时间‘’，就要把重复的ID的‘’学习时间‘’累加。可以结合groupby和sum函数完成该操作。实例如下：       新建一个DataFrame，计算每个 id 的总共学习时间。其中 id 为one/two的存...
pandas判断（查看）dataframe索引中是否包含特定的数值（内容）（if a value exists in pandas dataframe Index）
data+scenario+science+insight
07-05 1971
pandas判断（查看）dataframe索引中是否包含特定的数值（内容）（if a value exists in pandas dataframe Index）
python dataframe数据重新定义索引
lixinpeng16的博客
08-30 3033
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pandas带有重复索引操作
修炼之路
01-07 1万+
有的时候，可能会遇到表格中出现重复的索引，在操作重复索引的时候可能要注意一些问题。 一、判断索引是否重复 a、Series索引重复判断 s = Series([1,2,3,4,5],index=["a","a","b","b","c"]) print(s.index.is_unique) #False Series.index.is_unique为False表示索引重
python用in关键词判断某个数是否存在于索引（index）中
weixin_41855010的博客
02-10 6801
in关键词可用于判断某个值是否存在于列表中，在Series结构中，这个关键词可以用来判断某个索引值是否存在。注意in关键词用于检查是否存在某个数值的返回值是一个布尔变量，即True或者False。我们可以通过以下程序来进行演示： import pandas as pd list_data = [5,3,2] list_index = ['j','k','l'] print('a' in list_...
pandas.dataframe中根据条件获取元素所在的位置（索引）
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在dataframe中根据一定的条件，得到符合要求的某行元素所在的位置。 代码如下所示： df = pd.DataFrame({'BoolCol': [1, 2, 3, 3, 4],'attr': [22, 33, 22, 44, 66]}, index=[10,20,30,40,50]) print(df) a = df[(df.BoolCol==3)&(df.attr==22
pandas 检查某个元素是否在index中
呆萌的代Ma
05-08 6648
如果不做判断直接使用loc[]提取内容，会报错KeyError，因此可以使用下面的方法： 首先构造dataframe： import pandas as pd df: pd.DataFrame = pd.DataFrame([ [1, 4.2], [70, 0.03], [5, 0] ], columns=['one', 'two']) 生成如下矩阵： one two 0 1 4.2 1 70 0.03 2 5 0 然后判断index是否包含给定的值
删除数据data_bj中的重复数据，使用drop_duplicates()方法。
11-12
在pandas中，如果你想删除DataFrame `data_bj` 中的重复数据，可以使用`drop_duplicates()`方法。这个方法会根据指定的列或索引进行去重，并返回一个新的DataFrame，原始数据不会被修改。基本语法如下： ```python ...
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