data.drop_duplicates(keep='first',inplace =True)

时间: 2024-06-03 18:07:24 浏览: 162
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Python DataFrame使用drop_duplicates()函数去重(保留重复值，取重复值)

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This code drops duplicate rows from a pandas dataframe called "data". The "keep" parameter is set to "first", which means that the first occurrence of each duplicated row is kept, and subsequent duplicates are dropped. The "inplace" parameter is set to "True", which means that the original dataframe is modified in place rather than creating a new dataframe with the duplicates removed.
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详解pandas使用drop_duplicates去除DataFrame重复项参数

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 ...

data1.drop_duplicates(subset=["活动月份","编号"],keep='first',inplace=True)

其中，keep参数指定了保留第一个出现的重复行，inplace参数指定了在原DataFrame对象上进行修改。因此，执行这段代码后，原DataFrame对象data1中的重复行将被删除。需要注意的是，这个方法不会返回新的DataFrame对象...

east_entrance_data[i].drop_duplicates(subset='ID', keep='first',inplace=True)

这是一个 pandas DataFrame ...其中，subset 参数指定要考虑的列名，keep 参数指定保留哪个重复行（这里是第一个出现的，即 'first'），inplace 参数指定是否在原 DataFrame 上进行修改（这里是 True，表示原地修改）。

import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\干部标签相同项目合并\\标签测试功能.xlsx') # 指定需要判重的字段和需要合并的字段 dup_cols = ['name', 'units_name', 'tag'] merge_col = 'evidence' #查找重复行 dup_rows = df.duplicated(subset=dup_cols, keep=False) # # 合并数据 # dup_data = df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].apply(lambda x: '\n'.join(x)).reset_index(name=merge_col) # 将重复行进行分组，合并要合并的列 df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].apply(lambda x: '\n'.join(x), inplace=True) # 重置索引列 df.reset_index(drop=True, inplace=True) # 删除重复行 df.drop_duplicates(subset=dup_cols, keep='first', inplace=True) # 合并数据 df = pd.merge(df, dup_data, on=dup_cols, how='left') # 将处理后的数据写入新的Excel文件 df.to_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\干部标签相同项目合并\\new_file.xlsx', index=False)

df.drop_duplicates(subset=dup_cols, keep='first', inplace=True) # 将处理后的数据写入新的Excel文件 df.to_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\干部标签相同项目合并\\new_file.xlsx', index=False) 以上...

df..drop_duplicates()

函数的返回值是一个删除了重复行的新的DataFrame，如果设置了inplace参数为True，则会直接在原DataFrame上进行修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3 #### 引用[....

datal.drop_duplicates

datal.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 其中，参数subset表示需要去重的列，如果不指定，则默认去重整个数据集；参数keep表示保留哪个重复的行，默认为保留第一个；参数in...

DataFrame.drop_duplicates()

使用该函数可以返回一个去重后的 DataFrame，或者在 inplace 参数为 True 时，直接在原数据上进行去重操作，并返回 None。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3 #### 引用[....

python语言补齐，删除data重复行并设置参数建造索引，data.(ignore_indrx=)

如果你想创建索引的同时忽略某列，可以在keys参数中排除该列，例如df.set_index(['column1', 'column2'], inplace=True, drop=False)，这里drop=False表示保留原有列。 关于你提到的ignore_index=True，这...

pandas drop_duplicates

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) Parameters: - subset: A list of column names to consider for identifying duplicates. - keep: Specifies ...

pandas中drop_duplicates函数

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 其中，参数说明如下： - subset：可选参数，用于指定要考虑的列。默认值为None，表示考虑所有列。 - keep：可选参数，用于指定保留哪个...

pandas drop_duplicates 具体用法

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) 其中，各参数的含义如下： - subset：指定要去重的列，默认为全部列，如果指定了，则只对指定的列进行去重； - ...

给我drop_duplicates函数的用法

1. drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数说明： - subset：指定要考虑的列，如果不指定，则会考虑所有列。 - keep：指定保留哪个重复的值。可选值包括：'first'（保留第一个出现的重复...

如何在Pandas的DataFrame中使用drop_duplicates方法？

3. inplace：默认为False，表示不会在原地修改DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。如果设置为True，则会在原地修改DataFrame，返回None。 下面是一个简单的使用例子： python import pandas as pd ...

# 导入tushare import tushare as ts # 初始化pro接口 pro = ts.pro_api('9ca8c71035f360d1dabefd82df4261e4be2ebe201bcf469e0bb7ede8') # 拉取数据 df = pro.top10_floatholders(**{ "ts_code": "", "period": "", "ann_date": "", "start_date": "", "end_date": "", "offset": "", "limit": "" }, fields=[ "ts_code", "ann_date", "end_date", "holder_name", "hold_amount" ]) print(df) 保存到mysql 并且根据已下载的数据进行更新

其中，merged_data.drop_duplicates(subset=['ts_code', 'ann_date', 'end_date', 'holder_name'], keep='last', inplace=True) 表示根据 ts_code、ann_date、end_date 和 holder_name 进行去重，并保留...

利用pandas解决问题：City staff need to conduct statistics on the population information of the city, including name, gender, age, and community. There are duplicate values, missing values, and unreasonable values in the data. Please handle them as required: Duplicate values: name: if there are two names, keep the first one. Missing values: name: drop the line. gender: fill in Unknown. age: fill in 0. community: fill in Unknown. Unreasonable values: age: if the age is less than 0, fill in 0. Please output average age of each gender in each community. Input The input is the path name of the file. filename = input() Output print the output dataframe as sample.

df.drop_duplicates(subset=['name'], keep='first', inplace=True) # 处理缺失值 df.dropna(subset=['name'], inplace=True) df.fillna({'gender': 'Unknown', 'age': 0, 'community': 'Unknown'}, inplace=True) ...

There are duplicate values, missing values, and unreasonable values in the data. Please handle them as required: Duplicate values: name: if there are two names, keep the first one. Missing values:name: drop the line. gender: fill in Unknown. age: fill in 0. community: fill in Unknown. Unreasonable values:age: if the age is less than 0, fill in 0. Please output average age of each gender in each community. Input The input is the path name of the file. 1filename = input() Output print the output dataframe as sample. Samples sample.csv 1name,gender,age,community 2name2,F,31,F 3name5,M,12,F 4name6,F,88,E 5name3,M,18,G 6name9,F,85,D 7name5,M,87,G 8,M,26,C 9name2,F,60,F 10name2,F,89,F 11name0,F,15,E 12 Input sample.csv Output avg_age community gender D F 85.0 E F 51.5 F F 31.0 M 12.0 G M 18.0 use pandas in python

df.drop_duplicates(subset=['name'], keep='first', inplace=True) # handling missing values: drop the line df.dropna(subset=['name'], inplace=True) df['gender'].fillna(value='Unknown', inplace=True) df...
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