pd.DataFrame.drop_duplicates

最新推荐文章于 2024-12-04 03:15:20 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40539826/article/details/111186024

该博客详细介绍了在Python中处理DataFrame数据时如何处理重复项。通过设置`keep`参数，可以选择保留标签第一次('first')或最后一次('last')出现的样本，或者完全删除重复项(false)。同时，`inplace`参数决定是否直接在原DataFrame上进行操作，如果为False，则返回新DataFrame，否则原DataFrame将被修改。这对于数据预处理和清洗至关重要。

keep： {‘first’, ‘last’, False}，默认为‘first’
keep=‘first’时保留该标签第一次出现时的样本，之后重复出现的全部丢弃。
keep=‘last’表示保留该标签最后一次出现的样本，
keep=False时该标签重复的样本全部丢弃

inplace:bool，默认为False
inplace=False时返回去除重复项后的DataFrame,原来的DataFrame不改变。
inplace=True时返回空值，原来DataFrame被改变

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无涯教程-DataFrame.drop_duplicates函数
无涯教程
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RPA手把手——Dataframe 去重复数据之 drop_duplicates 详解
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艺赛旗 RPA9.0全新首发免费下载 点击下载 http://www.i-search.com.cn/index.html?from=line1 DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False) 参数 subset： 列标签，可选 keep： {‘first’, ‘last’, False}, 默认值 ‘firs...
DataFrame.drop_duplicates
程序圆圆圆
08-20 4751
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) subset: 默认使用所有columns, 传入column label or sequence of labels keep: 默认 first first: 保留第一项 last: 保留最后一项 False: 删除所有重复项 inplace: T...
详解pandas使用drop_duplicates去除DataFrame重复项参数
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pd.DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first‘, inplace=False, ignore_index= False)函数详解
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函数pandas.DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index= False)主要用来去除重复项，返回DataFrame类型的数据。 本文记录作者阅读该函数源代码并在自己电脑上测试的过程
【Pandas】深入解析pandas中的统计汇总函数`drop_duplicates()`
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函数是Pandas库中DataFrame和Series对象的一个方法，用于去除数据中的重复行或元素。该函数通过检查指定列（或所有列）的值来确定哪些行是重复的，并将它们从数据集中删除，最终返回一个没有重复项的新数据集。函数是Pandas中用于处理重复数据的一个非常有用的工具。通过深入了解其用法和参数，我们可以更精确地控制重复数据的处理方式。在数据分析和处理过程中，及时识别和处理重复数据是确保数据质量和分析结果准确性的重要步骤。
pandas.DataFrame.drop_duplicates 用法介绍
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`pandas.DataFrame.drop_duplicates` 是一个非常实用的功能，用于处理数据框 (`DataFrame`) 中的重复行。这个函数在数据预处理阶段尤其重要，因为它可以帮助确保分析的数据是唯一的，避免因重复记录导致的错误统计。...
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`drop_duplicates()`函数是DataFrame中用于去重的关键方法，本文将详细介绍如何使用这个函数来实现这两种需求。 首先，让我们了解如何创建一个包含重复值的DataFrame。DataFrame可以由字典、列表、数组或其他数据...
pandas dataframe merge concat drop_duplicates
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pandas dataframe merge append drop_duplicates
10-25
其基本语法为：`DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)`。 参数说明： - `subset`：指定要考虑的列，默认为所有列。 - `keep`：保留重复行的方式，可选值为 `'first'`、`'last'`、`...
pandas进阶--Dataframe的drop_duplicates方法(数据去重)
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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。
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一分耕耘一分收获
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Pandas知识点-drop和drop_duplicates最全总结
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Pandas:删掉重复行（drop_duplicates()用法）
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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。
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drop_duplicates 方法实现对数据框 DataFrame 去除特定列的重复行，返回 DataFrame 格式数据。 一、使用语法及参数 使用语法： DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 参数： subset – 指定特定的列 默认所有列 keep:{‘first’, ‘last’, False} – 删除重复项并保留第一次出现的项 默认第一个 keep=F
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DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数解释： subset: 列名，默认所有的列 keep: 是否保留{‘first’, ‘last’, False}，keep= 'first' 表示去重时每组重复数据保留第一条数据，其余数据丢弃； keep='last' 表示去重时每组重复数据保留最后一条...
Pandas之drop_duplicates：去除重复项
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03-19 4192
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TypeError: DataFrame.drop() takes from 1 to 2 positional arguments but 3 were given
全栈川川
12-04 677
TypeError: DataFrame.drop() takes from 1 to 2 positional arguments but 3 were given
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