前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >python pandas dataframe 去重函数的具体使用

python pandas dataframe 去重函数的具体使用

作者头像
砸漏
发布2020-10-28 16:30:24
5.1K0
发布2020-10-28 16:30:24
举报
文章被收录于专栏:恩蓝脚本

今天笔者想对pandas中的行进行去重操作,找了好久,才找到相关的函数

先看一个小例子

代码语言:javascript
复制
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

执行结果是:

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方法返回一个布尔型Series,表示各行是否重复行。

而 drop_duplicates方法,它用于返回一个移除了重复行的DataFrame

这两个方法会判断全部列,你也可以指定部分列进行重复项判段。

drop_duplicates根据数据的不同情况及处理数据的不同需求,通常会分为两种情况,一种是去除完全重复的行数据,另一种是去除某几列重复的行数据,就这两种情况可用下面的代码进行处理。

1. 去除完全重复的行数据

代码语言:javascript
复制
data.drop_duplicates(inplace=True)

2. 去除某几列重复的行数据

代码语言:javascript
复制
data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True)
  • subset: 列名,可选,默认为None
    • keep: {‘first’, ‘last’, False}, 默认值 ‘first’
    • first: 保留第一次出现的重复行,删除后面的重复行。
    • last: 删除重复项,除了最后一次出现。
  • False: 删除所有重复项。
  • inplace:布尔值,默认为False,是否直接在原数据上删除重复项或删除重复项后返回副本。(inplace=True表示直接在原来的DataFrame上删除重复项,而默认值False表示生成一个副本。)

例如,希望对名字为k2的列进行去重,

代码语言:javascript
复制
data.drop_duplicates(['k2'])

到此这篇关于python pandas dataframe 去重函数的具体使用的文章就介绍到这了,更多相关python pandas dataframe 去重函数内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2020-09-11 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档