df.duplicated(keep='first')

时间: 2023-10-08 07:14:31 浏览: 73
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Python 重复数据处理（df.drop-duplicates方法）Python源码

这是一个Pandas库中的函数，可以用于检测和删除DataFrame中的重复行。其中，参数keep='first'表示保留第一次出现的重复行，将后续出现的重复行标记为True。如果将keep设置为False，则所有重复行都会被标记为True。你可以通过检查返回的布尔Series来查看哪些行是重复的，并进一步使用drop_duplicates函数删除这些行。
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df = pd.read_csv('duplicated.csv') # 假设数据文件名为'duplicated.csv' unique_df = df.drop_duplicates(subset='column_name', keep='first') 这里的subset参数指定了我们关注的列，keep参数则决定...
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result = df1[df1.duplicated(subset=['风向', '风速', '湿度', '温度', '潮位', '能见度'], keep=False)]

keep参数表示保留哪个重复的行，默认值为'first'，即保留第一个重复行，而keep=False则表示保留所有重复行。 如果您需要更多关于duplicated()函数的信息，可以查看pandas官方文档：...

我已经默认df.duplicated选择的是所有列，那为什么结果出来后，明明不是完全重复的行，df.duplicated却认为它是重复的

duplicate_rows = df.duplicated(subset=['column_A', 'column_B'], keep=False) 如果你确定不应该基于部分列识别重复，可以尝试keep='first'或keep=True，这样只会保留第一次出现的行，并忽略后面的重复：...

这两个方式求交集为什么结果不一样？方法一：df_merged2 = pd.merge(bp_rp, j_k, on=['RA', 'DEC'],how = "inner") 方法二：duplicates = ra_dec[ra_dec.duplicated()] df4=duplicates.drop_duplicates( subset=None, keep='first', inplace=False)

而在方法二中，首先使用 duplicates = ra_dec[ra_dec.duplicated()] 选出重复的行，然后使用 drop_duplicates() 函数对这些重复行进行去重，保留其中的第一个（keep='first'）。 因此，如果 DataFrame 中存在...

import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\干部标签相同项目合并\\标签测试功能.xlsx') # 指定需要判重的字段和需要合并的字段 dup_cols = ['name', 'units_name', 'tag'] merge_col = 'evidence' #查找重复行 dup_rows = df.duplicated(subset=dup_cols, keep=False) # # 合并数据 # dup_data = df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].apply(lambda x: '\n'.join(x)).reset_index(name=merge_col) # 将重复行进行分组，合并要合并的列 df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].apply(lambda x: '\n'.join(x), inplace=True) # 重置索引列 df.reset_index(drop=True, inplace=True) # 删除重复行 df.drop_duplicates(subset=dup_cols, keep='first', inplace=True) # 合并数据 df = pd.merge(df, dup_data, on=dup_cols, how='left') # 将处理后的数据写入新的Excel文件 df.to_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\干部标签相同项目合并\\new_file.xlsx', index=False)

dup_rows = df.duplicated(subset=dup_cols, keep=False) # 合并数据 df.loc[dup_rows, merge_col] = df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].transform(lambda x: x.astype(str).str.cat(sep='\n')) # 重置...

Traceback (most recent call last): File "D:\python001\main.py", line 19, in <module> df.drop_duplicates(subset='GAFP', inplace=True) File "D:\Python\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 6522, in drop_duplicates result = self[-self.duplicated(subset, keep=keep)] File "D:\Python\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 6654, in duplicated raise KeyError(Index(diff)) KeyError: Index(['GAFP'], dtype='object')

df.drop_duplicates(subset=['GAFP'], keep='first', inplace=True) 其中，keep='first'表示保留第一次出现的重复元素。如果想要保留最后一次出现的重复元素，则可以使用keep='last'。如果想要删除所有的...

def remove_duplicate_columns(df): df2=df.copy() for i in range(df.shape[1]): for n in range(i+1,df.shape[1]): if df[df.columns[i]].equals([df.columns[n]])==False: continue if df[df.columns[i]].equals([df.columns[n]])==True: del df2[df.columns[i]] return df2 what is wrong with my codes in order to Write a function named remove_duplicate_columns to find the duplicate columns (all values are the same) of a given Pandas DataFrame (all column names are different) and remove the duplicated columns (keep the one that first appears in the DataFrame). The input for the function is a Pandas Dataframe and the output should be a new DataFrame with the duplicate columns removed. For example, if df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [5, 8, 6], 'col3': [7, 9, 8], 'col4': [5, 8, 6]}) then remove_duplicate_columns(df) should return pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [5, 8, 6], 'col3': [7, 9, 8]), because 'col4' has the same elements as 'col2'. Note that the input should not be modified. (hint: dataframe1.equals(dataframe2) can be used to test whether two dataframes (dataframe1 and dataframe2) contain the same elements).

1. In the line if df[df.columns[i]].equals([df.columns[n]])==False:, you are comparing the values of two columns, but you are wrapping one of them in a list. You should remove the square brackets ...

df..drop_duplicates()

可以通过参数keep来指定保留重复行的方式，取值可以为first（保留第一个出现的重复行）、last（保留最后一个出现的重复行）或者False（删除所有重复行）。函数的返回值是一个删除了重复行的新的DataFrame，...

duplicated

另外，还可以通过设置参数控制检查的列（默认所有列），以及是否保留第一次出现的非重复值（keep=False会保留所有重复项，keep='first'保留第一个出现的）。 例如： python import pandas as pd df = pd....

duplicated()

duplicated()函数还有一个可选的参数keep，默认值为'first'，可以指定重复值的保留方式。如果设置为'first'，则保留第一次出现的值为True，后续重复出现的值为False；如果设置为'last'，则保留最后一次出现的值为...

duplicated函数用法

duplicated()是pandas库中的一个功能强大的函数，主要用于检查DataFrame或Series中值的重复...duplicates = df.duplicated() print(duplicates) 这将输出一个布尔Series，显示哪些元素在整个DataFrame中有重复。

Python duplicated的用法

print(df.duplicated(subset=['name'])) # 删除重复行 df = df.drop_duplicates() print(df) 输出结果为： 0 False 1 False 2 False 3 False 4 True dtype: bool 0 False 1 False 2 False 3 False 4 True...

duplicated()什么意思

df.duplicated(subset=None, keep='first') 其中，df 表示要判断的 DataFrame 或 Series 对象；subset 表示要判断的列，默认为所有列；keep 表示保留哪一个重复项，可选值为 'first'、'last' 或 False，默认为 ...

duplicated()的参数

duplicated()是pandas库...df1 = df.duplicated(subset=['B'], keep='first', inplace=False) print(df1) # 按照所有列进行重复判断，删除所有重复元素，并修改原对象 df.drop_duplicates(inplace=True) print(df)

'DataFrame' object has no attribute 'drop_duplicated'

df.drop_duplicates(subset=['column_name'], keep='first') # 如果只想基于特定列保留第一次出现的值 这里subset参数指定了基于哪些列判断重复，keep参数决定了是否保留重复项，默认为保留第一个出现的非-...

使用duplicated()删除重复行时应该怎么做？

df_unique = df.drop_duplicates(keep='first') print(df_unique) 在这个例子中，keep='first'意味着只会保留每个唯一组的第一个记录，其他的重复会被移除。 如果你想删除所有的重复记录，可以设置keep=...

duplicate()方法中keep的默认值

DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first') 其中，subset 是要考虑的列，keep 是指定哪个重复的实例（如果有多个）应该保留的参数。keep 参数的默认值是 'first'，表示保留第一个重复的实例，而...

两个df有部分相同的日期索引，如何合并能让日期相同的索引不重复显示

merged_df.drop_duplicates(subset='date', keep='first') # 删除重复的日期行 2. **使用 merge()**: 如果你想基于共享的日期索引进行合并，可以做内连接（inner join）： python merged_df = pd.merge...

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