dataframe中drop_duplicates,根据两个键去重
时间: 2023-09-21 13:08:01 浏览: 39
可以使用`drop_duplicates`函数的`subset`参数指定需要去重的列,例如:
```python
df.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'], inplace=True)
```
其中,`col1`和`col2`就是需要根据哪两个键去重的列名。`inplace=True`表示在原数据上进行修改,如果不需要修改原数据,可以省略该参数。
相关问题
drop_duplicates详解
drop_duplicates()函数是Pandas库中的一个函数,用于去除DataFrame中的重复行。该函数有四个参数,分别是subset、keep、inplace和ignore_index。具体介绍如下:
1. subset:指定列名,表示根据这些列进行去重,默认为None,表示所有列都参与去重。
2. keep:指定保留哪个重复的元素,可选值为'first'、'last'和False,默认为'first',表示保留第一个出现的重复元素。
3. inplace:指定是否在原DataFrame上进行修改,可选值为True和False,默认为False,表示不在原DataFrame上进行修改。
4. ignore_index:指定是否忽略原来的索引,可选值为True和False,默认为False,表示不忽略原来的索引。
下面是一个示例,演示如何使用drop_duplicates()函数去除DataFrame中的重复行:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2], 'B': [3, 4, 4, 5], 'C': [6, 7, 7, 8]})
# 去除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 输出去重后的结果
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
0 1 3 6
1 1 4 7
2 2 4 7
3 2 5 8
```
可以看到,原来的DataFrame中有两行是重复的,经过drop_duplicates()函数处理后,重复的行被去除了。
python的dataframe去重
Python中的DataFrame去重可以使用drop_duplicates()方法。该方法可以删除DataFrame中的重复行。可以根据指定的列名或所有列来删除重复行。如果两行在所有列上的值都相同,则它们被视为重复行。下面是两个例子,一个是删除DataFrame中所有列的重复行,另一个是删除指定列的重复行。
删除DataFrame中所有列的重复行:
```
df.drop_duplicates()
```
删除指定列的重复行:
```
df.drop_duplicates(['Seqno'])
```
另外,如果你只需要删除Series中的重复值,可以使用Series的drop_duplicates()方法,如下所示:
```
df['Seqno'].drop_duplicates()
```