drop_duplicates用法
时间: 2023-05-17 13:03:19 浏览: 57
drop_duplicates是一个pandas库中的函数,用于去除DataFrame中的重复行。它可以根据指定的列或所有列来判断是否为重复行,并将重复的行删除。例如,df.drop_duplicates()将删除DataFrame df中的所有重复行。如果需要根据特定列来判断是否为重复行,可以使用df.drop_duplicates(subset=['column_name'])。
相关问题
drop_duplicates的用法
drop_duplicates 是 pandas 库中的一个函数,用于去除 DataFrame 或 Series 中的重复值。
在 DataFrame 中使用 drop_duplicates 函数时,可以指定某些列作为判断重复的依据。具体用法如下:
```python
df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)
```
其中,参数说明如下:
- `subset`:可选参数,用于指定判断重复的列,默认为 None,表示所有列都参与判断。
- `keep`:可选参数,用于指定保留重复值的策略,默认为 'first',表示保留第一个出现的值,其他重复值都会被删除。还可以设置为 'last',表示保留最后一个出现的值,或者设置为 False,表示删除所有重复值。
- `inplace`:可选参数,是否在原 DataFrame 上进行修改,默认为 False,表示返回一个新的 DataFrame,不对原 DataFrame 进行修改;若设置为 True,则在原 DataFrame 上进行修改,并返回 None。
在 Series 中使用 drop_duplicates 函数时,用法与 DataFrame 类似,只是不需要指定 subset 参数。示例如下:
```python
series.drop_duplicates(keep='first', inplace=False)
```
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pandas的drop_duplicates方法
Pandas 的 `drop_duplicates()` 方法用于从 DataFrame 中删除重复的行。该方法返回一个新的 DataFrame,其中不包含重复的行。
以下是使用 `drop_duplicates()` 方法的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含重复行的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5],
'col2': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd', 'd', 'e']})
# 使用 drop_duplicates() 方法删除重复行
df_no_duplicates = df.drop_duplicates()
print(df_no_duplicates)
```
输出结果将会是:
```
col1 col2
0 1 a
1 2 b
3 3 c
4 4 d
6 5 e
```
在这个例子中,原始的 DataFrame 包含重复的行 `(2, 'b')` 和 `(4, 'd')`。使用 `drop_duplicates()` 方法后,这些重复行被删除,得到一个没有重复行的新 DataFrame。
`drop_duplicates()` 方法还有一些可选参数,例如 `subset` 和 `keep`。你可以使用 `subset` 参数指定要检查重复的列,而不是整个行。`keep` 参数用于指定保留哪个重复行,默认值是保留第一个出现的行,你也可以设置为保留最后一个出现的行或者删除所有重复行。
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