p ython drop_duplicated

时间: 2023-04-28 18:02:44 浏览: 85

Python DataFrame使用drop_duplicates()函数去重(保留重复值，取重复值)

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主要介绍了Python DataFrame使用drop_duplicates()函数去重(保留重复值，取重复值)，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧在Python数据分析领域，pandas库中的DataFrame对象是处理表格型数据的主要工具。当我们处理大量数据时，有时需要去除重复的行以确保数据的唯一性，而有时则可能需要保留重复的记录，以便进行特定分析。`drop_duplicates()`函数是DataFrame中用于去重的关键方法，本文将详细介绍如何使用这个函数来实现这两种需求。让我们了解如何创建一个包含重复值的DataFrame。DataFrame可以由字典、列表、数组或其他数据结构创建。假设我们有以下数据： ```python data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30, 35, 25, 30], 'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'New York', 'London']} df = pd.DataFrame(data) ``` 在这个DataFrame中，'Alice'和'Bob'的记录出现了两次，构成了重复值。接下来，我们讨论如何使用`drop_duplicates()`函数进行去重。默认情况下，该函数会保留首次出现的重复行，并删除后续的重复行。如果希望完全去除所有重复行，可以将参数`keep`设置为`False`： ```python df_no_duplicates = df.drop_duplicates(keep=False) ``` 现在，`df_no_duplicates`中已经没有重复的行了。然而，如果我们需要保留重复的行，那么默认行为（即`keep='first'`）就满足需求，无需额外设置参数。若想保留最后一次出现的重复行，可以将`keep`设置为`'last'`： ```python df_duplicates_last = df.drop_duplicates(keep='last') ``` 在某些场景下，我们可能只需要根据某一列或多列去重。例如，如果我们关心的只是'Name'列的唯一性，可以指定`subset`参数： ```python df_unique_name = df.drop_duplicates(subset='Name') ``` 同样，如果需要基于多列去重，如'Name'和'Age'同时唯一，可以传入一个列名列表： ```python df_unique_name_age = df.drop_duplicates(subset=['Name', 'Age']) ``` 另外，如果数据量较大，我们可以开启`inplace=True`参数，直接在原DataFrame上进行操作，避免创建新的DataFrame对象： ```python df.drop_duplicates(subset='Name', inplace=True) ``` 总结来说，pandas的`drop_duplicates()`函数提供了一种灵活的方式处理DataFrame中的重复行。通过设置`keep`参数和`subset`参数，我们可以根据实际需求选择保留重复值或去除重复值，以及指定基于哪些列进行去重。熟练掌握这些用法，将有助于我们在数据清洗和预处理阶段提高效率，为后续的数据分析奠定坚实基础。

Python中的drop_duplicated是一个函数，用于删除DataFrame或Series中的重复行。它可以根据指定的列或所有列来判断重复行，并将重复行删除。使用该函数可以帮助我们清理数据，避免重复数据对分析结果的影响。

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DataFrame' object has no attribute 'drop_duplicated

drop_duplicated()方法可以删除重复值。

'DataFrame' object has no attribute 'drop_duplicated'

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'drop_duplicated'

pandas索引(loc,[],iloc,query,at/iat,cut,set_index,sort_index,reset_index,where,drop_duplicates…)

drop_duplicates方法的作用

python drop_duplicates()函数

print('存在' if any(data.duplicated()) else '不存在', '重复观测值') data.drop_duplicates()

return data.drop_duplicates()

df..drop_duplicates()

drop_duplicates (keep='last')

跟drop_duplicates()一样用法的有哪些

关于drop_duplicates函数,该函数不会改变原始数据排列？

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)

data.drop_duplicates(keep='first',inplace =True)

去除df1中重复的行，并把结果保存到df2中。def delete_duplicated(): ''' 返回值: df2: 一个DataFrame类型数据 ''' # df1是DataFrame类型数据 df1 = DataFrame({'k1': ['one'] * 3 + ['two'] * 4, 'k2': [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4]}) # 返回df2

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