drop_duplicates中keep详细解释

在 pandas 的 `drop_duplicates` 方法中，`keep` 参数用于指定保留哪个重复的条目。具体来说，可以将 `keep` 参数设置为以下三个值之一：

- `first`：保留第一个重复的条目，将其余重复的条目删除。
- `last`：保留最后一个重复的条目，将其余重复的条目删除。
- `False`：删除所有重复的条目，不保留任何重复的条目。

默认情况下，`keep` 参数的值为 `first`，即保留第一个重复的条目。如果希望保留最后一个重复的条目，可以将 `keep` 参数设置为 `last`。如果希望删除所有重复的条目，可以将 `keep` 参数设置为 `False`。

例如，假设我们有以下数据：

   name  age
0   Bob   20
1   Bob   30
2  John   25
3  John   25

如果我们想要删除所有重复的条目，可以使用以下代码：

df.drop_duplicates(keep=False)

这将返回以下结果：

   name  age
1   Bob   30

因为只有 Bob 的记录是重复的，且我们将 `keep` 参数设置为 `False`，因此所有重复的记录都被删除了。

相关问题

drop_duplicates的keep参数是什么

`drop_duplicates()` 是pandas中的一个函数，用于删除数据帧中的重复行。它有一个参数 `keep`，用于指定如何保留重复行。

`keep` 参数有三个可选值：

- 'first'：保留第一个出现的重复行，删除其他重复行。
- 'last'：保留最后一个出现的重复行，删除其他重复行。
- False：删除所有重复行。

默认值为 'first'。

例如，假设有以下数据帧：

  A  B
0 1  3
1 1  2
2 2  3
3 3  4
4 3  4

调用 `df.drop_duplicates(keep='last')` 后，数据帧会变成：

  A  B
0 1  3
1 1  2
2 2  3
4 3  4

调用 `df.drop_duplicates(keep=False)` 后，数据帧会变成：

  A  B
0 1  3
2 2  3

drop_duplicates (keep='last')

drop_duplicates(keep='last')是一个DataFrame的方法，用于删除重复的行，并保留最后一次出现的行。具体使用方法是在drop_duplicates()函数中设置keep参数为'last'。这样，重复的行将被删除，只保留最后一次出现的行。\[1\]例如，如果有一个DataFrame数据data，你可以使用data.drop_duplicates(keep='last')来删除重复的行，并保留最后一次出现的行。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python-drop_duplicates](https://blog.csdn.net/qq_42453890/article/details/110916950)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [pandas 去重函数 drop_duplicates() 和 选取重复行函数 duplicated()](https://blog.csdn.net/weixin_41300650/article/details/102618552)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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