a.duplicated(subset='b', keep=False)什么意思

时间: 2024-05-27 16:14:58 浏览: 156
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a.duplicated(subset='b', keep=False)的意思是查找DataFrame a中'b'这一列的重复值，并返回所有重复值的布尔值，即True表示该行是重复行，False表示该行不是重复行。参数keep=False表示将所有重复值都标记为True，而不是只保留第一个出现的重复值。
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df_clean = df.drop_duplicates(subset=['user_id'], keep='last') 4. **保留首例或末例**：keep参数允许我们选择保留首次出现的重复项（first）或者最后一次出现的重复项（last）。默认值为first。 ...
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Python数据分析实践：数据预处理-2-new.pdf

例如，设置keep='last'将保留最后一次出现的记录，而keep=False会删除所有重复项。此外，subset参数允许用户指定基于哪些列进行去重，这样可以针对特定列进行重复值的检查和处理。 在提供的代码示例中，创建...

result = df1[df1.duplicated(subset=['风向', '风速', '湿度', '温度', '潮位', '能见度'], keep=False)]

keep参数表示保留哪个重复的行，默认值为'first'，即保留第一个重复行，而keep=False则表示保留所有重复行。 如果您需要更多关于duplicated()函数的信息，可以查看pandas官方文档：...

Traceback (most recent call last): File "D:\python001\main.py", line 19, in <module> df.drop_duplicates(subset='GAFP', inplace=True) File "D:\Python\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 6522, in drop_duplicates result = self[-self.duplicated(subset, keep=keep)] File "D:\Python\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 6654, in duplicated raise KeyError(Index(diff)) KeyError: Index(['GAFP'], dtype='object')

这个错误提示显示在执行df.drop_duplicates(subset='GAFP', inplace=True)时出现了KeyError，即索引错误。这可能是由于指定的列名'GAFP'在数据中不存在...如果想要删除所有的重复元素，则可以使用keep=False。

这两个方式求交集为什么结果不一样？方法一：df_merged2 = pd.merge(bp_rp, j_k, on=['RA', 'DEC'],how = "inner") 方法二：duplicates = ra_dec[ra_dec.duplicated()] df4=duplicates.drop_duplicates( subset=None, keep='first', inplace=False)

而在方法二中，首先使用 duplicates = ra_dec[ra_dec.duplicated()] 选出重复的行，然后使用 drop_duplicates() 函数对这些重复行进行去重，保留其中的第一个（keep='first'）。 因此，如果 DataFrame 中存在...

重复项没标红：import pandas as pd import os # 获取当前目录下的所有Excel文件名 files = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.xlsx')] # 读取所有Excel文件的所有sheet表 dfs = [] for file in files: sheets = pd.read_excel(file, sheet_name=None, header=1) for sheet_name, sheet_data in sheets.items(): dfs.append(sheet_data) # 合并所有DataFrame result = pd.concat(dfs, ignore_index=True, sort=False) # 判断指定列是否有重复值并标红 def highlight_dup(x): dup = x.duplicated(keep=False) return ['background-color: red' if v else '' for v in dup] result.style.applymap(highlight_dup, subset=['客户名称']) # 存储合并后的DataFrame为Excel文件 result.to_excel('merged.xlsx', index=False)

return ['background-color: red' if v else '' for v in s.duplicated(keep=False)] result = result.style.apply(highlight_dup, subset=['客户名称']) # 存储合并后的DataFrame为Excel文件 result.to_excel('...

改为指定列的重复项整行标黄：import pandas as pd import os # 获取当前目录下的所有Excel文件名 files = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.xlsx')] # 读取所有Excel文件的所有sheet表 dfs = [] for file in files: sheets = pd.read_excel(file, sheet_name=None, header=1) for sheet_name, sheet_data in sheets.items(): dfs.append(sheet_data) # 合并所有DataFrame result = pd.concat(dfs, ignore_index=True, sort=False) # 判断指定列是否有重复值并标红 def highlight_dup(s): return ['background-color: red' if v else '' for v in s.duplicated(keep=False)] result = result.style.apply(highlight_dup, subset=['客户名称']) # 存储合并后的DataFrame为Excel文件 result.to_excel('merged.xlsx', index=False)

return ['background-color: yellow' if v else '' for v in x.duplicated(keep=False)] else: return ['' for _ in x] result = result.style.apply(highlight_dup, subset=['客户名称'], axis=1) # 存储合并...

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)

dup_rows = df.duplicated(subset=dup_cols, keep=False) # 合并数据 df.loc[dup_rows, merge_col] = df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].transform(lambda x: x.astype(str).str.cat(sep='\n')) # 重置...

我已经默认df.duplicated选择的是所有列，那为什么结果出来后，明明不是完全重复的行，df.duplicated却认为它是重复的

duplicate_rows = df.duplicated(subset=['column_A', 'column_B'], keep=False) 如果你确定不应该基于部分列识别重复，可以尝试keep='first'或keep=True，这样只会保留第一次出现的行，并忽略后面的重复：...

import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('your_file.xlsx') # 替换 'your_file.xlsx' 为实际的文件路径 # 根据某一列数据筛选重复项 duplicate_values = df[df.duplicated('column_name', keep=False)] # 打印筛选结果 print(duplicate_values) 用这段代码筛选重复项时，结果不完整

df.dropna(subset=['column_name'], inplace=True) 这行代码将删除指定列中包含空值的行。 2. 列名错误：请确保'column_name'替换为你实际想要筛选的列名。 请尝试在筛选重复项之前添加以上代码行，以...

合并后数据指定列数据如果出现重复，则该行底色标红：import pandas as pd import os # 获取当前目录下的所有Excel文件名 files = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.xlsx')] # 读取所有Excel文件的所有sheet表 dfs = [] for file in files: sheets = pd.read_excel(file, sheet_name=None, header=1) for sheet_name, sheet_data in sheets.items(): dfs.append(sheet_data) # 合并所有DataFrame result = pd.concat(dfs, ignore_index=True, sort=False) # 存储合并后的DataFrame为Excel文件 result.to_excel('merged.xlsx', index=False)

dup = x.duplicated(keep=False) return ['background-color: red' if v else '' for v in dup] result.style.applymap(highlight_dup, subset=['指定列名']) # 存储合并后的DataFrame为Excel文件 result.to_...

duplicated()什么意思

df.duplicated(subset=None, keep='first') 其中，df 表示要判断的 DataFrame 或 Series 对象；subset 表示要判断的列，默认为所有列；keep 表示保留哪一个重复项，可选值为 'first'、'last' 或 False，默认为 ...

duplicated()

duplicated() 函数有一个可选参数 subset，用于指定要判断重复的列，如果不指定，将会对整个 DataFrame 或 Series 进行判断。还有一个可选参数 keep，默认为 'first'，表示保留第一次出现的元素，后面出现的...

duplicated函数用法

duplicated()是pandas...df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c', 'a']}) duplicates = df.duplicated() print(duplicates) 这将输出一个布尔Series，显示哪些元素在整个DataFrame中有重复。

Python duplicated的用法

Python中的duplicated函数位于pandas库中，用于查找DataFrame或Series中的重复值，并返回一个布尔类型的数组，表示每个元素是否是重复的。 duplicated函数有以下常用参数： - subset：指定用于判断重复的...

duplicated()的参数

duplicated()是pandas库...df1 = df.duplicated(subset=['B'], keep='first', inplace=False) print(df1) # 按照所有列进行重复判断，删除所有重复元素，并修改原对象 df.drop_duplicates(inplace=True) print(df)

'DataFrame' object has no attribute 'drop_duplicated'

这里subset参数指定了基于哪些列判断重复，keep参数决定了是否保留重复项，默认为保留第一个出现的非-NaN值，如果设置为False则会删除所有重复行。 如果你遇到这个错误，检查一下是不是拼写错误、参数传递...

将两个excel文件数据对比，b文件的遍历每一行数据与a文件中的每一行数据进行对比，如果b文件这行数据与a文件的某一行有完全相同，把数据完全相同的行删除，剩余的b文件数据保留另存新文件。python代码怎么写

df2.drop_duplicates(subset=df1.columns, keep=False, inplace=True) # 将剩余的数据保存到新文件中 df2.to_excel('c.xlsx') ### 回答2： 可以使用Python的pandas库来实现这个功能。以下是一个可能的代码示例： ...
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