drop_duplicates
时间: 2023-07-14 19:04:11 浏览: 73
`drop_duplicates()` 是一个 Pandas 库中的函数,用于去除数据集中的重复行。它会返回一个新的数据集,其中所有重复行都被删除。可以通过指定列名或所有列来确定重复的行。例如,如果我们有一个名为 `df` 的数据集,我们可以使用以下代码来删除所有列中的重复行:
```
df.drop_duplicates()
```
如果我们只想根据特定列中的值来确定重复行,可以使用以下代码:
```
df.drop_duplicates(subset=['column_name'])
```
其中 `column_name` 是要根据其值去重的列名。
相关问题
drop_duplicates 去重
您好!对于去除重复值,您可以使用 pandas 库中的 drop_duplicates() 函数。这个函数可以对 DataFrame 或者 Series 进行操作,删除其中的重复行。
以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含重复值的 DataFrame
data = {'col1': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5],
'col2': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 drop_duplicates() 去除重复行
df_drop_duplicates = df.drop_duplicates()
print(df_drop_duplicates)
```
输出结果会去除重复的行,得到如下结果:
```
col1 col2
0 1 a
1 2 b
3 3 c
4 4 d
6 5 e
```
希望这个示例能够帮到您!如果有任何其他问题,请随时提问。
drop_duplicates详解
drop_duplicates()函数是Pandas库中的一个函数,用于去除DataFrame中的重复行。该函数有四个参数,分别是subset、keep、inplace和ignore_index。具体介绍如下:
1. subset:指定列名,表示根据这些列进行去重,默认为None,表示所有列都参与去重。
2. keep:指定保留哪个重复的元素,可选值为'first'、'last'和False,默认为'first',表示保留第一个出现的重复元素。
3. inplace:指定是否在原DataFrame上进行修改,可选值为True和False,默认为False,表示不在原DataFrame上进行修改。
4. ignore_index:指定是否忽略原来的索引,可选值为True和False,默认为False,表示不忽略原来的索引。
下面是一个示例,演示如何使用drop_duplicates()函数去除DataFrame中的重复行:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2], 'B': [3, 4, 4, 5], 'C': [6, 7, 7, 8]})
# 去除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 输出去重后的结果
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
0 1 3 6
1 1 4 7
2 2 4 7
3 2 5 8
```
可以看到,原来的DataFrame中有两行是重复的,经过drop_duplicates()函数处理后,重复的行被去除了。