pd.drop_duplicates中的keep参数

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

l=pd.Series(l).drop_duplicates(keep='last')

这行代码的目的是将列表`l`转换为一个Series对象，并去除重复的元素。

`pd.Series(l)`将列表`l`转换为一个Series对象。

`.drop_duplicates(keep='last')`用于去除重复的元素。参数`keep='last'`表示保留最后一个出现的重复元素，而将之前的重复元素删除。

最终，返回去除重复元素后的Series对象。

import pandas as pd df=pd.read_csv('D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv') df1=df.sort_values(by="ra",ascending=True) df2=df1.drop_duplicates(subset=['ra','dec'],keep='first',inplace=False) df3=df2.iloc[:,1:3] df3.to_csv("D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv") df4=pd.read_csv("D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv",index_col=0)

您已经成功导入了 Pandas 库，并使用 `pd.read_csv` 函数读取了名为 'D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv' 的 CSV 文件，将其存储在名为 'df' 的 DataFrame 中。

接下来，您对 DataFrame 'df' 进行了排序操作，按照 'ra' 列的值进行升序排序，并将结果存储在名为 'df1' 的新 DataFrame 中。

然后，您使用 `drop_duplicates` 函数在 'df1' DataFrame 上去除了重复的行，基于 'ra' 和 'dec' 列的值进行判断，并保留第一次出现的行。这一操作的结果被存储在名为 'df2' 的新 DataFrame 中。

接着，您使用 `iloc` 方法从 'df2' DataFrame 中选取了所有行和第1、2列的数据，并将结果存储在名为 'df3' 的新 DataFrame 中。

随后，您使用 `to_csv` 方法将 'df3' DataFrame 中的数据写入到名为 'D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv' 的 CSV 文件中。

最后，您使用 `pd.read_csv` 函数读取了名为 'D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv' 的 CSV 文件，并将其存储在名为 'df4' 的 DataFrame 中，并将第一列作为索引列。