Python?Pandas中DataFrame.drop_duplicates()刪除重復(fù)值詳解
語(yǔ)法
df.drop_duplicates(subset = None,
keep = 'first',
inplace = False,
ignore_index = False)參數(shù)
1.subset:指定的標(biāo)簽或標(biāo)簽序列，僅刪除這些列重復(fù)值，默認(rèn)情況為所有列
2.keep:確定要保留的重復(fù)值，有以下可選項(xiàng):
first:保留第一次出現(xiàn)的重復(fù)值，默認(rèn)
last:保留最后一次出現(xiàn)的重復(fù)值
False:刪除所有重復(fù)值
3.inplace:是否生效
4.ignore_index:如果為True，則重新分配自然索引(0,1,…,n - 1)
# 刪除重復(fù)值 DataFrame.drop_duplicates() import pandas as pd df = pd.DataFrame([['x','x',1],['x','x',1],['z','x',2]], columns = ['A','B','C']) # 刪除重復(fù)行 res1 = df.drop_duplicates() # 刪除指定列 res2 = df.drop_duplicates(subset = ['A']) # 保留最后一個(gè) res3 = df.drop_duplicates(subset = ['A'], keep = 'last')
結(jié)果展示
df
res1
res2
res3
擴(kuò)展:識(shí)別重復(fù)值
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'studentID':['A001','A002','A003','A004','A005','A006','A006'],
'score':[100,93,94,96,93,95,95]})
# 識(shí)別重復(fù)值
duplicate_value = df[df.duplicated()]df
由上圖可知studentID為'A006'的記錄有兩條，我們可以使用duplicated()方法識(shí)別重復(fù)值，它返回的是布爾值結(jié)果(True:有重復(fù)值，F(xiàn)alse:無重復(fù)值)
duplicate_value
總結(jié)
到此這篇關(guān)于Python Pandas中DataFrame.drop_duplicates()刪除重復(fù)值的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas DataFrame.drop_duplicates()刪除重復(fù)值內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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