drop_duplicates函数默认情况下,是删除副本的重复值吗
时间: 2024-05-24 07:15:48 浏览: 9
是的,`drop_duplicates`函数默认情况下会删除DataFrame或Series中的重复行,保留第一次出现的行,即删除副本的重复值。你也可以通过参数来控制删除的行或列以及保留的行或列的数量。例如,可以使用`keep`参数来控制保留哪个重复行,使用`subset`参数来控制删除重复行时要考虑的列。
相关问题
关于drop_duplicates函数,数据重复时默认保留第一个数据?
是的,关于drop_duplicates函数,默认情况下会保留第一个出现的重复数据。\[1\]这意味着在删除重复数据时,只有第一次出现的数据会被保留,后续出现的重复数据会被删除。这是因为keep参数默认设置为'first'。\[2\]\[3\]如果你想保留最后一次出现的重复数据,可以将keep参数设置为'last'。如果你想删除所有重复数据,可以将keep参数设置为False。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python数据分析-drop_duplicates函数和unique函数介绍及注意](https://blog.csdn.net/qq_40395868/article/details/116737815)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [pandas使用drop_duplicates函数基于指定单个字段删除dataframe数据中单个数据列包含重复数据的数据行...](https://blog.csdn.net/weixin_57242009/article/details/128015863)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
pandas中drop_duplicates函数
pandas中的drop_duplicates函数用于删除DataFrame或Series中的重复行。它返回一个新的DataFrame或Series,其中仅包含不重复的行。
在DataFrame上使用drop_duplicates函数时,可以指定一个或多个列作为参考列。如果指定了参考列,则只有在指定的列上的值都相同时,才会被视为重复行。
下面是drop_duplicates函数的基本语法:
```python
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)
```
其中,参数说明如下:
- subset:可选参数,用于指定要考虑的列。默认值为None,表示考虑所有列。
- keep:可选参数,用于指定保留哪个重复行。可选值为'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),False(删除所有重复行)。默认值为'first'。
- inplace:可选参数,用于指定是否在原地修改数据。如果设置为True,则会直接修改原始DataFrame或Series,而不是返回一个新的对象。默认值为False。
下面是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 4],
'B': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd']}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)
print(df)
```
输出结果如下:
```
A B
0 1 a
1 2 b
3 3 c
4 4 d
```
在这个示例中,原始的DataFrame有两个重复行(索引为2和4),通过使用drop_duplicates函数,我们删除了这两个重复行,并得到一个新的DataFrame。