DataFrame 数据去重

最新推荐文章于 2024-07-08 22:12:38 发布
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本文介绍如何使用pandas库中的drop_duplicates()函数，在Python数据分析中高效移除重复行。重点讲解了函数的工作原理及在实际项目中的应用。
DataFrame数据去重，删除重复的行数据
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09-26 910
在数据分析和处理中，经常会遇到需要对DataFrame中的数据进行去重操作，以删除重复的行数据。Pandas是一个强大的数据分析库，提供了简单而高效的方法来处理数据，包括数据去重。方法，我们可以轻松地对DataFrame进行去重操作，删除重复的行数据。除了基于所有列进行去重，我们还可以指定特定的列来进行去重操作。可以看到，现在只基于姓名列进行了去重操作，保留了每个姓名的唯一行数据。可以看到，现在保留了最后一个重复行，而删除了前面出现的重复行。可以看到，重复的行数据已经被成功删除，只保留了唯一的数据行。
【Pandas数据处理100例】（三）：DataFrame数据去重，删除重复的行数据
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大家好，我是阿光。本专栏整理了《Pandas数据分析处理》，内包含了各种常见的数据处理，以及Pandas内置函数的使用方法，帮助我们快速便捷的处理表格数据。正在更新中~ ✨🚨 我的项目环境：有时我们的数据中会存在很多的重复数据，我们需要进行去重，这个操作在Excel中很容易就可以实现，但是这里我们将讲解如何使用Panda进行DataFrame的数据去重，这里利用到的函数就是。 该函数会将DataFrame中所有重复的数据进行删除参数列表： 这里我们定义了一个含有重复数据的DataFrame 这里我们传
Python使用总结之DataFrame数据去重
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默认情况下,保留第一次出现的重复项。如果想保留最后一次出现的重复项,可以使用在某些情况下,我们可能需要更复杂的去重逻辑。
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python pandas dataframe 去重函数的具体使用
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（1）False表示不对原始数据进行去重工作，例如示例代码中data1内容不改变，将处理结果赋予data参数中，原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gisaavg/article/details/124516669。2、keep='' 表示对选中的重复数据操作策略，可选择的参数为'first'、'last'和'False'三种。（1）'first'表示在识别的重复项中保留按照索引顺序的第一个内容，其余删除，（2）'last'表示在识别的重复项中保留按照索引顺序的最后一个内容，其余删除，
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文章目录前言一、Dataframe排序1. 索引的排序2. 值的排序二、Dataframe去重 前言 本篇文章主要介绍了Python数据分析Pandas Dataframe排序与去重操作： 1、DataFrame 的排序分为两种，一种是对索引进行排序，另一种是对值进行排序； 2、DataFrame 的去重主要针对单列或多列中的完全重复的项进行处理 一、Dataframe排序 1. 索引的排序 DataFrame 提供了sort_index()方法来进行索引的排序，主要考虑以下几个可选输入项： axis
python - pandas 之 dataframe - 排序&去重&常规统计&分组排序&分组统计
开码河粉
05-31 6351
准备dataset： import pandas as pd sql="select * from uds.amz_daily_sales where purchase_date>='2021-04-01' " data=pd.read_sql(sql=sql,con=db) 1.排序 (1)单列 mysql: select * fromuds.amz_daily_saleswhere purchase_date>='2021-04-01' order b...
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