drop_duplicates 去重 对0的操作
时间: 2023-10-09 15:07:47 浏览: 45
如果您想对某一列中特定值进行去重操作,比如对值为 0 的行进行去重,可以通过指定 subset 参数来实现。
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, 0, 3, 4, 0, 5],
'col2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 drop_duplicates() 去除特定值为 0 的行
df_drop_duplicates = df.drop_duplicates(subset=['col1'], keep='first')
print(df_drop_duplicates)
```
在上面的示例中,我们使用 subset 参数指定了要进行去重操作的列为 'col1',并且通过 keep 参数设置了保留第一次出现的重复值。
输出结果如下:
```
col1 col2
0 1 a
1 2 b
2 0 c
3 3 d
4 4 e
6 5 g
```
这样就只保留了第一次出现的值为 0 的行,其他重复的行都被删除了。
希望这个示例能够满足您的需求!如果有任何其他问题,请随时提问。
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。
如何使用Pandas 的 drop_duplicates() 方法去重
Pandas 的 `drop_duplicates()` 方法可以用来去除 DataFrame 中的重复行。使用该方法,你可以指定按照哪些列进行去重,以及保留哪些行。
例如,如果你的 DataFrame 叫做 `df`,你可以按照 `账号` 列去重,保留第一个出现的行,代码如下:
```
df.drop_duplicates(subset='账号', keep='first', inplace=True)
```
其中,`subset` 参数指定了按照哪些列进行去重,可以是单个列名或多个列名的列表;`keep` 参数指定了保留哪些行,可以是 `first`(保留第一个出现的行)、`last`(保留最后一个出现的行)或 `False`(删除所有重复行);`inplace` 参数指定了是否在原 DataFrame 上进行修改,如果设置为 `True`,则会在原 DataFrame 上进行修改,否则会返回一个新的 DataFrame。
注意,`drop_duplicates()` 方法默认会保留第一个出现的行,如果需要保留最后一个出现的行,可以将 `keep` 参数设置为 `last`。如果需要保留所有重复行,可以将 `keep` 参数设置为 `False`。