删除DataFrame里重复的无用数据行
时间: 2023-06-12 11:03:31 浏览: 72
要删除 DataFrame 中重复的无用数据行,可以使用 `drop_duplicates` 方法。
例如,假设我们有一个名为 `df` 的 DataFrame,其中包含重复的行,我们可以使用以下代码删除重复行:
```python
df.drop_duplicates(inplace=True)
```
其中,`inplace=True` 表示在原 DataFrame 上进行修改,而不是返回一个新的 DataFrame。如果不设置 `inplace=True`,则会返回一个新的 DataFrame,原 DataFrame 不会改变。
`drop_duplicates` 方法默认会将所有列的值都考虑在内,如果只想基于某些列去重,可以使用 `subset` 参数指定列名。例如,假设我们只想基于 `col1` 和 `col2` 两列去重,可以使用以下代码:
```python
df.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'], inplace=True)
```
相关问题
删除DataFrame里的某一行数据
可以使用 Pandas 库中的 `drop()` 函数来删除 DataFrame 里的某一行数据。需要指定要删除的行的索引或标签,然后设置 `axis=0` 参数来指示删除行。
例如,假设有一个名为 `df` 的 DataFrame,其中要删除索引为 3 的行,可以使用以下代码:
``` python
df = df.drop(3, axis=0)
```
其中 `3` 是要删除的行的索引,`axis=0` 表示要删除行。
dataframe如何删除重复数据
在 pandas 中,可以使用 `drop_duplicates()` 方法来删除重复数据。
假设有一个名为 `df` 的 dataframe,其中包含重复的行,可以使用以下代码删除重复数据:
```python
df.drop_duplicates(inplace=True)
```
该方法会返回一个已删除重复行的新 dataframe,如果使用 `inplace=True`,则会直接在原 dataframe 上进行修改。你也可以指定特定的列来判断是否为重复行,例如:
```python
df.drop_duplicates(subset=['column_name'], inplace=True)
```
其中,`column_name` 为需要检查的列名。
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