python pandas dataframe drop_duplicates 去重

原创已于 2022-02-14 17:01:52 修改 · 799 阅读

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#python #开发语言 #后端

于 2022-02-14 16:58:24 首次发布

本文详细介绍了Pandas库中drop_duplicates()函数如何高效去重，包括参数说明、使用示例以及在实际数据处理中的应用场景。重点讲解了subset、keep和inplace参数的选择与作用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

drop_duplicates()去重

去重在应用当中经常碰到，特别是数据库操作时，因为脏写造成重复数据，重复数据，在进行数据统计时，会严重影响数据的准确性，因此怎么去重? pandas提供了优雅的去复方法，drop_duplicates()

data.drop_duplicates(subset=[列名],keep='first/last/false',inplace=True/False)

subset 指定检测重复数据的列名，默认为所有列
keep 指定去重去保留的数据项，first 去掉除第一个外的所有重复项 last 去掉除最后一个外的重复项 , False 不保留重复项，默认为first
inplace True在原有的DataFrame上操作，类似于传址修改，False复制一个副本去重,默认False

下面咱们通过代码，对该方法进行解释

以下代码截图来自Jupyter中文集成版(Python整合版)

https://github.com/DaiMaBang/Jupyterhttps://github.com/DaiMaBang/Jupyter

不传递任何参数，直接根据默认值去重

指定按'sex'列进行云重，这样，sex为男和女的，各自保留一行

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主要介绍了Python DataFrame使用drop_duplicates()函数去重(保留重复值，取重复值)，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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