drop_duplicated()方法可以删除重复值。
时间: 2023-10-09 19:11:32 浏览: 51
是的,`drop_duplicates()`方法可以删除DataFrame或Series中的重复行或列。默认情况下,它会查找所有列并删除完全重复的行,但您也可以指定特定列进行查找。例如,如果您有一个名为`df`的DataFrame,您可以使用以下代码删除完全重复的行:
```
df.drop_duplicates()
```
如果您想在特定列上查找重复项,则可以使用以下代码:
```
df.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'])
```
这将查找`column1`和`column2`中的重复项,并删除它们。
相关问题
DataFrame' object has no attribute 'drop_duplicated
引用: 错误消息"AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'"表明DataFrame对象没有一个名为'append'的属性。这意味着你不能使用append()函数将数据添加到DataFrame中。但是,你可以使用concat()函数或者直接在DataFrame上使用loc[]来添加数据。
引用: 错误消息"TypeError: unhashable type: 'list'"表示不能在数据帧中的列表上使用drop_duplicates()函数。要解决这个问题,你可以将数据帧转换为字符串类型,然后删除重复项,并使用结果中的索引从原始数据帧中提取行。
引用: 错误消息"AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'drop_duplicated'"表示数据帧没有'drop_duplicated'属性。这是因为正确的函数名称是'drop_duplicates'而不是'drop_duplicated'。你应该使用'drop_duplicates()'函数来删除数据帧中的重复项。
以下是解决方案:
1. 使用concat()函数将数据添加到DataFrame中: train_data = pd.concat([train_data, contents[:400]])
2. 将数据帧转换为字符串类型,然后删除重复项,并使用结果中的索引从原始数据帧中提取行:
df = df.astype(str)
df = df.drop_duplicates()
new_df = df.loc[df.index]
(可以在loc[]中指定所需的行和列)
回答完问题后,提出的相关问题如下:
相关问题:
1. 如何使用concat()函数将两个数据帧合并?
2. 如何在DataFrame中删除重复的行和列?
3. 如何将数据帧转换为字符串类型并删除重复项?
p ython drop_duplicated
Python中的drop_duplicated是一个函数,用于删除DataFrame或Series中的重复行。它可以根据指定的列或所有列来判断重复行,并将重复行删除。使用该函数可以帮助我们清理数据,避免重复数据对分析结果的影响。