pd.DataFrame.drop_duplicates

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

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40539826/article/details/111186024

Pandas进行drop_duplicates数据去重
Mr数据杨
05-15 512
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。
无涯教程-DataFrame.drop_duplicates函数
无涯教程
06-18 564
drop_duplicates()函数执行常见的数据清理任务，该任务处理DataFrame中的重复值。此方法有助于从DataFrame中删除重复的值。
Pandas:删掉重复行（drop_duplicates()用法）
m0_63227758的博客
05-05 6882
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。
RPA手把手——Dataframe 去重复数据之 drop_duplicates 详解
weixin_44447687的博客
08-19 542
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 4733
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...
pd.DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first‘, inplace=False, ignore_index= False)函数详解
Fury的博客
12-14 5337
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()`
qq_38614074的博客
06-18 867
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
09-16
`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。...
pandas ---- pd.DataFrame基本用法
smalltorch的博客
06-14 6477
本部分主要介绍一些注意事项。另外，series是基础，好多用法都是series扩展一下，很类似的。pandas的一些常见用法已经写的很详细了，后面还会继续慢慢完善该博客。
Python DataFrame使用drop_duplicates()函数去重(保留重复值，取重复值)
09-16
`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...
pd.DataFrame数据分析实际操作
yali_shiduode的博客
04-28 2105
import pandas as pd import numpy as np import os data_series = {'chinese': [55, 66, 72, 90, 85, 85], 'english': [66, 85,85, 87, 80, 80], 'math': [None, 95, 91, 75, 86, 86]} index_series = ['李晓明', '王二...
详解pandas使用drop_duplicates去除DataFrame重复项参数
01-01
Pandas之drop_duplicates：去除重复项 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
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 4699
DataFrame.drop_duplicates(subset: 'Optional[Union[Hashable, Sequence[Hashable]]]' = None, keep: 'Union[str, bool]' = 'first', inplace: 'bool' = False, ignore_index: 'bool' = False)
Pandas知识点-drop和drop_duplicates最全总结
weixin_43790276的博客
03-08 2984
pandas系列。
Python基础教程：pd.drop_duplicates删除重复行的方法
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10-20 1万+
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
Pandas之drop_duplicates：去除重复项
飘过的春风
03-19 4166
 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...
关于#python#的问题：TypeError: DataFrame.drop() takes from 1 to 2 positional arguments but 3 were given
weixin_44729666的博客
11-01 3039
解决TypeError: DataFrame.drop() takes from 1 to 2 positional arguments but 3 were given问题
TypeError: DataFrame.drop() takes from 1 to 2 positional arguments but 3 were given
全栈川川
12-04 611
TypeError: DataFrame.drop() takes from 1 to 2 positional arguments but 3 were given
python dataframe去除重复项_详解pandas使用drop_duplicates去除DataFrame重复项参数
weixin_35368877的博客
03-01 1405
Pandas之drop_duplicates：去除重复项方法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 ...
python中pd.DataFrame如何合并行单元格
最新发布
01-18
### 使用 Pandas DataFrame 合并行单元格 在处理表格数据时，有时需要合并具有相同值的相邻行。Pandas本身并不直接提供用于合并行的功能，但可以通过自定义方法实现这一目标。 对于简单的重复项删除操作可以使用 `drop_duplicates` 方法来移除完全相同的行[^1]： ```python import pandas as pd data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar'], 'B': ['one', 'one', 'two', 'three']} df = pd.DataFrame(data) # 删除列 A 和 B 上有重复值的行 result_df = df.drop_duplicates() ``` 然而当涉及到更复杂的场景比如跨多行合并特定条件下的单元格，则可能需要用到groupby结合agg函数的方式[^2]: ```python def merge_consecutive_rows(df, column_name): """ 将连续相等的行按照指定列进行合并 参数: df (pd.DataFrame): 输入的数据框. column_name (str): 要检查是否连续相等的列名. 返回: merged_df (pd.DataFrame): 处理后的数据框. """ # 创建一个新的布尔列表表示当前元素与其前一个不同之处 mask = df[column_name].ne(df[column_name].shift()) # 对于每一个分组应用聚合操作 grouped = df[mask].groupby((~mask).cumsum()).agg({column_name:'first'}) return grouped.reset_index(drop=True) example_data = { "Category": ["X", "X", "Y", "Z"], "Value": [10, 15, 7, 9], } example_df = pd.DataFrame(example_data) merged_example_df = merge_consecutive_rows(example_df, "Category") print(merged_example_df) ``` 上述代码展示了如何通过创建辅助掩码以及利用累计求和(`cumsum`)技巧来进行基于给定条件下对DataFrame中的某些行执行合并动作[^3].
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