drop_duplicates()参数
时间: 2023-05-29 13:01:47 浏览: 41
drop_duplicates()是一种用于DataFrame和Series的函数,用于删除重复行或列。该函数接受以下参数。
参数:
- subset:指定要用于检查重复项的列或列组成的列表。如果不指定该参数,将检查整个DataFrame。
- keep:用于保留哪个重复项的选项,可选值包括“first”(保留第一个出现的重复项),“last”(保留最后一个出现的重复项)和False(删除所有重复项)。
- inplace:用于指定是否在原始DataFrame上修改数据,如果值为True,则更改是永久的,False则不是。默认为False。
返回值:
返回一个DataFrame或Series,其中重复项已被删除。
相关问题
drop_duplicates的参数
drop_duplicates方法有以下参数:
1. subset:指定要去重的列名列表,默认为所有列。
2. keep:指定保留哪个重复项,默认为"first",即保留第一个出现的重复项,可选"last",即保留最后一个出现的重复项,还可以设置为False,即删除所有重复项。
3. inplace:指定是否在原数据集上进行修改,默认为False,即返回一个去重后的新数据集。
4. ignore_index:是否忽略索引号,即在去重后重新生成索引,默认为False。
5. ignore_case:是否忽略大小写,默认为False。
drop_duplicates(
drop_duplicates()是pandas库中的一个函数,用于删除DataFrame中的重复行。根据引用[1]和引用[2]的例子,可以使用drop_duplicates()函数来删除重复项。该函数有几个参数可以使用,包括subset、keep和inplace等。subset参数用于指定要考虑的列,keep参数用于指定保留哪个重复值,inplace参数用于指定是否在原始DataFrame上进行操作。
例如,如果我们有一个名为df的DataFrame,其中包含列'a'和'b',我们可以使用以下代码删除重复项:
df.drop_duplicates(subset=['a', 'b'], keep='first', inplace=False)
这将删除列'a'和'b'中的重复行,并保留第一个重复值。如果我们想删除所有重复项而不保留任何一个,可以使用以下代码:
df.drop_duplicates(subset=['a', 'b'], keep=False)
这将删除所有重复行。
需要注意的是,drop_duplicates()函数默认会考虑所有列,并且会保留第一个重复值。如果不指定任何参数,它将删除所有重复行。
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