python数据分析中关于pandas中drop-duolicates函数说法
时间: 2024-09-10 08:13:47 浏览: 21
在Python的pandas库中,`drop_duplicates()`函数是一个非常常用的数据清洗工具,用于从DataFrame中删除重复的行。这个函数的基本语法如下:
```python
df.drop_duplicates([subset, keep='first', inplace=False])
```
参数说明:
- `subset`: 可选参数,指定哪些列(默认为所有列)来判断重复。如果省略,那么所有列都会参与比较。
- `keep`: 决定保留哪一类重复值,有三个选项:
- `'first'` (默认): 保留第一次出现的重复值,其他重复会被删除。
- `'last'`: 保留最后一次出现的重复值。
- `False` 或 `None`: 删除所有的重复项。
- `inplace`: 如果设为True,会在原地修改DataFrame,如果不设置或者为False,则返回一个新的DataFrame,不会改变原始数据。
举个例子:
```python
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'b', 'c']})
new_df = df.drop_duplicates() # 删除所有重复行
unique_df = df.drop_duplicates(subset=['A']) # 根据'A'列唯一性去除重复行
```
相关问题
python的pandas中drop一列数据
在Python的pandas中,可以使用drop函数来删除DataFrame中的一列数据。具体的用法是使用DataFrame.drop方法,并且设置axis=1来表示删除列例如,如果我们有一个名为data的DataFrame,想要删除其中的列'A',可以使用以下代码:
data.drop(['A'], axis=1, inplace=True)
这样,列'A'就会被从data中删除。需要注意的是,设置inplace=True表示在原DataFrame上进行修改,如果不设置inplace参数或者设置为False,则会返回一个新的DataFrame,而不会修改原始的data。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas删除某一列的方法(drop函数)](https://blog.csdn.net/weixin_39611765/article/details/113494796)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [python pandas 之drop()函数](https://blog.csdn.net/lhy2239705435/article/details/90052681)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Python中pandas dataframe删除一行或一列:drop函数详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38725450/12867803)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
pandas中drop_duplicates函数
pandas中的drop_duplicates函数用于删除DataFrame或Series中的重复行。它返回一个新的DataFrame或Series,其中仅包含不重复的行。
在DataFrame上使用drop_duplicates函数时,可以指定一个或多个列作为参考列。如果指定了参考列,则只有在指定的列上的值都相同时,才会被视为重复行。
下面是drop_duplicates函数的基本语法:
```python
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,用于指定保留哪个重复行。可选值为'first'(保留第一个出现的重复行),'last'(保留最后一个出现的重复行),False(删除所有重复行)。默认值为'first'。
- inplace:可选参数,用于指定是否在原地修改数据。如果设置为True,则会直接修改原始DataFrame或Series,而不是返回一个新的对象。默认值为False。
下面是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 4],
'B': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd']}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)
print(df)
```
输出结果如下:
```
A B
0 1 a
1 2 b
3 3 c
4 4 d
```
在这个示例中,原始的DataFrame有两个重复行(索引为2和4),通过使用drop_duplicates函数,我们删除了这两个重复行,并得到一个新的DataFrame。