dataframe 去除重复

最新推荐文章于 2025-04-07 21:15:10 发布
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分类专栏： pandas 文章标签： python
本文详细介绍了Pandas库中drop_duplicates()函数的使用，用于去除数据框中的重复记录。参数subset允许指定特定列进行去重，keep参数可以选择保留第一次出现的('first')或最后一次出现的('last')记录，而inplace参数则决定是否直接在原数据框上操作。通过这些设置，可以有效地管理数据集中的重复信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

语法：

data.drop_duplicates(subset='列名',keep='first',inplace=True)
1
参数含义：

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, default False ，是否直接修改原 dataframe

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41474364/article/details/89848688

pandas dataframe 删除重复列
Hello Word!
03-25 1万+
https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/81053021 转置一下就可以 能够一次性去除所有重复的列，并保留第一列 太牛了。。
删除DataFrame中重复的行 - R语言实现
BugHunterX的博客
08-10 559
在数据分析和处理过程中，我们经常需要处理重复的行。R语言提供了简单且高效的方法来删除DataFrame（数据框）中的重复行。函数将重复的行从DataFrame中删除，只保留第一次出现的行。在本文中，我们介绍了如何使用R语言删除DataFrame中的重复行。另外，如果想要删除所有重复的行，不管是第一次出现还是后续出现，我们可以使用。函数可以删除所有重复的行。我们可以看到，重复的行已经被成功删除，只保留了唯一的行。我们可以看到第2行和第5行、第3行和第6行是重复的。函数，我们可以轻松地检测和删除重复的行。
Python使用总结之DataFrame数据去重
载_酒i
07-08 1249
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。
dataframe drop_pandas中如何去除重复值：drop_duplicates
weixin_39905037的博客
11-27 861
通常将数据导入到pandas后我们会发现原始数据会有很多重复的值今天一起来看下如何删除重复值：需要重点掌握的知识点：去除重复值可以根据一列，也可以根据多列默认将结果赋给一个新对象，也建议这样操作去重复跟索引没关系，只跟你传入的列标签有关系保留第一次出现还是保留最后一次出现的数据，要看你的原始数据和需求去除重复值drop_duplicatesda.drop_duplicates(subset=Non...
DataFrame的遍历、排序、去重与分组
最新发布
Clocky7
04-07 2332
abcdef。
【Python】DataFrame通过两列查重，删除重复值，保留第一个出现的值或者最后一个出现的值。
Good_Hope的博客
06-05 3630
DataFrame通过两列查重，删除重复值，保留第一个出现的值或者最后一个出现的值。
python Dataframe类型去重
jw0413的博客
08-14 2614
（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，
DataFrame中删除重复列（即保留重复列的其中一列）的解决方法
KaelCui的博客
09-20 3657
无
pandas DataFrame 删除重复的行的实现方法
12-25
1. 建立一个DataFrame C=pd.DataFrame({'a':['dog']*3+['fish']*3+['dog'],'b':[10,10,12,12,14,14,10]}) 2. 判断是否有重复项 用duplicated（ ）函数判断 C.duplicated() 3. 有重复项，则可以用drop_...
【Pandas数据处理100例】（三）：DataFrame数据去重，删除重复的行数据
优快云 精品推荐
11-27 1856
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
pandas dataframe去除重复数据pandas.DataFrame.drop_duplicates
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例子： df2 = pd.DataFrame({'工参中没有的cgi': self.mismatchedcgis}) # subset='工参中没有的cgi' 表示只考虑列名为：工参中没有的cgi 这一列的重复项，不设则需考虑全部列，也可以设成多列 # inplace=True是直接在df2表中删除重复项，如果设成inplace=False则不修...
dataframe删除重复列
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DataFrame 去除重复行（移除重复数据）drop_duplicates（）方法
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其中subset是根据哪些列来查找重复项，inplace表明是否原地修改（false即不原地修改，而是返回一个dataframe）dataframe中去除重复行数据使用drop_duplicates方法。在筛选玩浏览了自己博客的作者后，需要进行去重，具体如下。例题：leetcode 1148题。
Python_Dataframe_去除重复数据
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去除重复数据——drop_duplicates 去除指定单列或多列中的完全重复的项通过drop_duplicates()函数实现，需要利用Pandas包。 其中： 1、subset=[] 表示整个dataframe基于[]内选定列进行数据重复内容识别，可以添加多列数据进行识别。 （1）添加一列列名时表示对选中的单列数据进行重复数据识别， （2）添加多列时则表示识别多列数据同时重复的情况； 2、keep='' 表示对选中的重复数据操作策略，可选择的参数为'first...
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1、dataframe去掉列重复的，以（_y）结束的列 2、以_x结尾的列去掉 _x 3、列名加上中文（中引文字段名） 先列名取出来，用dataframe处理，再取dataframe处理好的那列作为列名
python去重语句_Python Dataframe 指定多列去重、求差集的方法
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1）去重指定多列去重，这是在dataframe没有独一无二的字段作为PK（主键）时，需要指定多个字段一起作为该行的PK，在这种情况下对整体数据进行去重。Attention：主要用到了drop_duplicates方法，并设置参数subset为多个字段名构成的数组。具体代码如下：>>>import pandas as pd>>>data={'state':[1,1,2,2,1,2,2],'pop':...
判断dataframe中是否有重复行，去除重复行
今天你学习了吗？
03-23 2019
是否有重复行 any(df.duplicated()) 去除重复行 df.drop_duplicats(subset = ['price','cnt'],keep='last',inplace=True) drop_duplicats参数说明： subset subset用来指定特定的列，默认所有列 keep keep可以为first和last，表示是选择最前一项还是最后一项保留，默认first inplace inplace是直接在原来数据上修改还是保留一个副本，默认为False ...
dataframe删除重复
06-10
要在DataFrame中删除重复行，可以使用`drop_duplicates()`方法。该方法返回一个新的DataFrame，其中包含不重复的行。 示例代码： ```python import pandas as pd # 创建一个包含重复行的DataFrame df = pd.DataFrame({ 'col1': ['a', 'b', 'c', 'a'], 'col2': [1, 2, 3, 1] }) # 删除重复行 df = df.drop_duplicates() # 打印结果 print(df) ``` 输出结果： ``` col1 col2 0 a 1 1 b 2 2 c 3 ``` 在上面的代码中，我们创建了一个包含重复行的DataFrame。然后，我们使用`drop_duplicates()`方法删除重复行，并将结果赋值给原始变量`df`。最后，我们打印结果，可以看到重复行已经被删除了。
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