python pandas dataframe 去重函數的具體使用
更新時間：2020年07月20日 10:45:21 作者：張某人ER
這篇文章主要介紹了python pandas dataframe 去重函數的具體使用，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
今天筆者想對pandas中的行進行去重操作，找了好久，才找到相關的函數
先看一個小例子
from pandas import Series, DataFrame
data = DataFrame({'k': [1, 1, 2, 2]})
print data
IsDuplicated = data.duplicated()
print IsDuplicated
print type(IsDuplicated)
data = data.drop_duplicates()
print data
執(zhí)行結果是：
k
0 1
1 1
2 2
3 2
0 False
1 True
2 False
3 True
k
0 1
2 2
DataFrame的duplicated方法返回一個布爾型Series,表示各行是否重復行。
而 drop_duplicates方法，它用于返回一個移除了重復行的DataFrame
這兩個方法會判斷全部列，你也可以指定部分列進行重復項判段。
drop_duplicates根據數據的不同情況及處理數據的不同需求，通常會分為兩種情況，一種是去除完全重復的行數據，另一種是去除某幾列重復的行數據，就這兩種情況可用下面的代碼進行處理。
1. 去除完全重復的行數據
data.drop_duplicates(inplace=True)
2. 去除某幾列重復的行數據
data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True)
- subset： 列名，可選，默認為None
- keep： {‘first', ‘last', False}, 默認值 ‘first'
- first： 保留第一次出現的重復行，刪除后面的重復行。
- last： 刪除重復項，除了最后一次出現。
- False： 刪除所有重復項。
- inplace：布爾值，默認為False，是否直接在原數據上刪除重復項或刪除重復項后返回副本。（inplace=True表示直接在原來的DataFrame上刪除重復項，而默認值False表示生成一個副本。）
例如，希望對名字為k2的列進行去重，
data.drop_duplicates(['k2'])
到此這篇關于python pandas dataframe 去重函數的具體使用的文章就介紹到這了,更多相關python pandas dataframe 去重函數內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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