df.drop_duplicates() 是什么意思
时间: 2024-05-11 19:19:48 浏览: 8
`df.drop_duplicates()` 是 Pandas 库中 DataFrame 对象的一个方法,用于去除 DataFrame 中重复的行。
具体来说,它会返回一个新的 DataFrame,其中不包含任何重复的行。重复的行是指所有列的值都相同的行。
默认情况下,方法会保留第一个出现的重复行,而删除其余的行。如果希望删除所有重复的行,可以设置参数 `keep=False`。
示例代码:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3, 3],
'B': ['a', 'b', 'b', 'c', 'c']})
print(df)
# A B
# 0 1 a
# 1 2 b
# 2 2 b
# 3 3 c
# 4 3 c
df_drop_duplicates = df.drop_duplicates()
print(df_drop_duplicates)
# A B
# 0 1 a
# 1 2 b
# 3 3 c
df_drop_all_duplicates = df.drop_duplicates(keep=False)
print(df_drop_all_duplicates)
# A B
# 0 1 a
```
相关问题
df..drop_duplicates()
`df.drop_duplicates()`是一个用来删除DataFrame中重复行的函数。它可以根据指定的列名或者整个DataFrame来判断行是否重复。默认情况下,该函数会保留第一个出现的重复行,而将后续的重复行删除。可以通过参数`keep`来指定保留重复行的方式,取值可以为`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)或者`False`(删除所有重复行)。函数的返回值是一个删除了重复行的新的DataFrame,如果设置了`inplace`参数为`True`,则会直接在原DataFrame上进行修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [重复行删除操作df.drop_duplicates和df.duplicated](https://blog.csdn.net/m0_46326858/article/details/124969949)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
df.drop_duplicates()
这个函数是 pandas 库中的一个方法,用于去除 DataFrame 中的重复行。它的作用是返回一个去除了重复行的新 DataFrame。具体用法如下:
```python
df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)
```
其中:
- `subset`:可以指定去重时考虑的列,默认是所有列。可以传入一个列名的列表,表示只考虑这些列的组合是否重复。
- `keep`:表示去重后保留哪个,可选值为 `'first'`、`'last'` 和 `False`,默认为 `'first'`,表示保留第一次出现的行,而将后面重复出现的行删除。若选 `'last'`,则保留最后一次出现的行。若选 `False`,则删除所有重复行。
- `inplace`:表示是否在原 DataFrame 上进行修改,若为 `True`,则会在原 DataFrame 上直接删除重复行,并返回 `None`。
例如,可以这样使用:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'b', 'c']})
print(df)
# A B
# 0 1 a
# 1 2 b
# 2 2 b
# 3 3 c
df = df.drop_duplicates()
print(df)
# A B
# 0 1 a
# 1 2 b
# 3 3 c
```
在这个例子中,`df` 中第 2 行和第 3 行是重复的,因此在使用 `drop_duplicates()` 后被删除了。