pandas怎么求和去重之后的列数
时间: 2023-05-10 18:55:20 浏览: 90
您可以使用 pandas 的 drop_duplicates() 方法去重,然后使用 sum() 方法求和,最后使用 shape 属性获取列数。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2], 'B': [3, 4, 4]})
# 去重并求和
sum = df.drop_duplicates().sum()
# 获取列数
col_num = sum.shape[0]
print(col_num) # 输出结果为 2
```
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pandas怎么求和去重之后的行数
您可以使用 pandas 的 drop_duplicates() 方法去重,然后使用 sum() 方法求和,最后使用 shape 属性获取行数。具体代码如下:
df.drop_duplicates().sum().shape[0]
pandas如何去重
在Python的Pandas库中,去重(也称为数据去重或删除重复行)是一个常见的数据处理步骤,特别是在清洗和分析数据集时。Pandas提供了一种简单的方法来处理这个问题。下面是使用`drop_duplicates()`函数进行去重的基本方法:
1. 去重(默认情况下基于所有列):
```python
import pandas as pd
# 假设df是你的DataFrame
df_duplicates_removed = df.drop_duplicates()
```
这会返回一个新的DataFrame,其中所有的重复行都被删除了。
2. 如果你想基于特定列去重,可以传递这些列名作为参数:
```python
df_duplicates_removed = df.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'])
```
这里的`subset`是你想要考虑去重的列的名称列表。
3. 还可以设置`keep`参数来决定保留哪一类重复值:
- `keep='first'`:保留每组第一个出现的行
- `keep='last'`:保留每组最后一个出现的行
- `keep=False` 或不指定:删除所有重复的行
4. 对于大型数据集,如果内存不是问题,你可以选择`inplace=True`,这将直接修改原DataFrame,而不是返回一个新的:
```python
df.drop_duplicates(inplace=True)
```
但是通常建议对大型数据集先创建副本再进行去重,以防意外修改。