pd.drop_duplicates中的keep参数
时间: 2024-05-17 11:18:15 浏览: 14
pd.drop_duplicates中的keep参数用于指定保留哪些重复的行。默认情况下,keep参数为"first",表示保留第一个出现的行,而将其余的重复行删除。如果keep参数为"last",则会保留最后一个出现的行,而将其余的重复行删除。如果keep参数为False,则所有的重复行都会被删除。实际应用中,keep参数可以根据具体需求进行设置。
相关问题
df.drop_duplicates() 是什么意思
`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
```
drop_duplicates的keep参数是什么
### 回答1:
`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
```
### 回答2:
在Pandas中,DataFrame和Series对象都有一个drop_duplicates()方法用于删除重复的行。
drop_duplicates()方法有一个名为keep的参数,用于指定哪些重复的行要保留。
keep参数有三个可选值:
1. 'first':保留第一次出现的重复行。
2. 'last':保留最后一次出现的重复行。
3. False:删除所有重复的行。
默认情况下,keep参数的值为'first',即保留第一次出现的重复行。
例如,有一个DataFrame对象df:
A B
0 1 2
1 1 3
2 2 4
3 2 5
4 3 6
如果我们调用df.drop_duplicates(keep='first'),则只保留第一次出现的重复行,结果为:
A B
0 1 2
2 2 4
4 3 6
如果我们调用df.drop_duplicates(keep='last'),则只保留最后一次出现的重复行,结果为:
A B
1 1 3
3 2 5
4 3 6
如果我们调用df.drop_duplicates(keep=False),则删除所有重复的行,结果为:
A B
4 3 6
### 回答3:
drop_duplicates函数是Pandas中一种用于删除重复行的函数。keep参数用于指定保留重复行中哪个行或是全部删除。
- 如果keep参数设置为"first"(默认值),则保留第一次出现的行,而删除后续重复的行。
- 如果keep参数设置为"last",则保留最后一次出现的行,而删除前面的重复行。
- 如果keep参数设置为False,则删除所有重复行,即保留唯一的行。
以下是具体的示例说明:
假设我们有一个DataFrame如下:
```
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 4, 4],
'B': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd', 'd']}
df = pd.DataFrame(data)
```
如果我们使用drop_duplicates函数,默认情况下,keep参数为"first",结果如下:
```
df.drop_duplicates()
```
```
A B
0 1 a
1 2 b
3 3 c
4 4 d
```
我们可以看到,函数保留了每个重复组的第一个实例。
如果我们设置keep参数为"last",结果如下:
```
df.drop_duplicates(keep='last')
```
```
A B
0 1 a
2 2 b
3 3 c
5 4 d
```
这次函数保留了每个重复组的最后一个实例。
最后,如果我们将keep参数设置为False,结果如下:
```
df.drop_duplicates(keep=False)
```
```
A B
0 1 a
3 3 c
```
函数删除了所有重复行,只保留了唯一的行。