Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解 ---- 目录 Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解 前言...环境 基础函数的使用 drop_duplicates函数 subset参数测试 Keep参数测试 全都删掉【keep=False】 留第一次出现的【keep='first'】 留最后一次出现的【keep...---- 环境 系统环境：win11 Python版本：python3.9 编译工具：PyCharm Community Edition 2022.3.1 Numpy版本：1.19.5 Pandas...版本：1.4.4 基础函数的使用 Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- drop_duplicates...Keep参数测试 全都删掉【keep=False】 这里是只要有重复的就全部删除。
图片Pandas去重函数：drop_duplicates()的数据清洗利器前言在数据处理和分析中，重复数据是一个常见的问题。为了确保数据的准确性和一致性，我们需要对数据进行去重操作。...Pandas提供了一个功能强大的去重函数——drop_duplicates()，它可以帮助我们轻松地处理数据中的重复值。本文将详细介绍drop_duplicates()函数的用法和应用场景。...基于索引的去重：df.drop_duplicates(keep='first')默认情况下，保留第一次出现的重复行。可以通过keep参数设置为'last'来保留最后一次出现的重复行。...', keep='first', inplace=True)通过设置keep参数为'first'、'last'或自定义函数，我们可以选择保留哪个重复值。...总结drop_duplicates()函数是Pandas中强大的去重工具，能够帮助我们轻松处理数据中的重复值。通过去重操作，我们可以清洗数据、消除重复值，并确保数据的准确性和一致性。
，就是在任何一列上出现重复都算作是重复数据 keep 包含三个参数first, last, False，first是指，保留搜索到的第一个重复数据，之后的都删除；last是指，保留搜索到的最后一个重复数据...默认参数是first。 补充知识：python3删除数据重复值，只保留第一项。drop_duplicates（）函数使用介绍 原始数据如下： ?...使用drop_duplicates（） drop_duplicates(self, subset=None, keep=’first’, inplace=False) subset :如[‘a’]...代表a列中的重复值全部被删除 keep:保留第一个值，参数为first,last inplace:是否替换原来的df,默认为False import pandas as pd data = pd.read_table...可以看到 f 列中的重复值都被删除,且保留了第一项 以上这篇pandas.DataFrame.drop_duplicates 用法介绍就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
用pandas库的.drop_duplicates函数 代码如下： ?...1 import shutil 2 import pandas as pd 3 4 5 frame=pd.read_csv('E:/bdbk.csv',engine='python') 6 data...= frame.drop_duplicates(subset=['名称'], keep='first', inplace=False) 7 data.to_csv('E:/baike.csv', encoding....drop_duplicates有三个参数 DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 如subset=[‘A...’,’B’]去A列和B列重复的数据 参数如下： subset : column label or sequence of labels, optional 用来指定特定的列，默认所有列 keep : {
一、前言 国庆期间在Python白银交流群【谢峰】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 代码如下： import pandas as pd data = [{'name': '小明', 'age...下面是他自己整理出来的，也一起分享给大家了。和上面的代码没太大区别，只是省去了参数名，硬要说就是默认参数省了和没省的区别。...= data.sort_values('age', ascending=False).drop_duplicates(subset=['name'], keep='first') print(data)...data = data.sort_values(by='age', ascending=False).drop_duplicates('name', inplace=False) print(data...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
一、前言 国庆期间在Python白银交流群【谢峰】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 代码如下： import pandas as pd data = [{'name': '小明', 'age...下面是他自己整理出来的，也一起分享给大家了。和上面的代码没太大区别，只是省去了参数名，硬要说就是默认参数省了和没省的区别。...= data.sort_values('age', ascending=False).drop_duplicates(subset=['name'], keep='first') print(data)...一、sort_values()函数用途 pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by，可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序，该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
Panda DataFrame 对象提供了一个数据去重的函数 drop_duplicates()，本节对该函数的用法做详细介绍。...函数格式 drop_duplicates()函数的语法格式如下： df.drop_duplicates(subset=['A','B','C'],keep='first',inplace=True)...参数说明如下： subset：表示要进去重的列名，默认为 None。...keep：有三个可选参数，分别是 first、last、False，默认为 first，表示只保留第一次出现的重复项，删除其余重复项，last 表示只保留最后一次出现的重复项，False 则表示删除所有重复项...去重的相关方法，后续我们将介绍pandas的统计函数。
Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。...本文目录 drop_duplicates函数介绍 加载数据 按照某一列去重实例 3.1 按照某一列去重(参数为默认值) 3.2 按照某一列去重(改变keep值) 3.3 按照某一列去重(inplace...# coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库 import numpy as np #...从结果知，参数keep='last'，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据最后一条并返回新数据框，不影响原始数据框name。...如果不写subset参数，默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。 从上文可以发现，在Python中用drop_duplicates函数可以轻松地对数据框进行去重。
如果重复的那些行是每一列懂相同的，删除多余的行只保留相同行中的一行就可以了，这个在Excel或pandas中都有很容易使用的工具了，例如Excel中就是在菜单栏选择数据->删除重复值，然后选择根据哪些列进行去重就好...，pandas中是有drop_duplicates()函数可以用。...附录： 关于python中的drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)，一些基础的去重需求直接用这个函数就好，它有三个参数： subset...，false是删除所有的重复值，例如上面例子中的df根据name去重且keep填false的话，就只剩name等于d的行了； inplace是指是否应用于原表，通常建议选择默认的参数False，然后写newdf...进一步了解drop_duplicates()可以参考其官方文档。
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame # 读取刚刚分解处理完的返回数据 link_csv...true的数据 df['Seqno'].drop_duplicates() 0 0.0 4 1.0 Name: Seqno, dtype: float64 # 这样范围局限，无法展示全部（Series...） type(df['Seqno'].drop_duplicates()) pandas.core.series.Series # 这样no列重复值删不感觉（不传参，则整体考虑某列重复最小处理原则） df.drop_duplicates...['Seqno']) Price Seqno Symbol time 0 1623.0 0.0 APPL 1473411962 4 1649.0 1.0 APPL 1473411963 # 去重 参数...(保留最后出现的) df.drop_duplicates(['Seqno'],keep='last') Price Seqno Symbol time 3 1623.0 0.0 APPL 1473411963
引言 Pandas是数据分析中一个至关重要的库，它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业，那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。...调用.shape确认我们回到了原始数据集的1000行。 在本例中，将DataFrames分配给相同的变量有点冗长。因此，pandas的许多方法上都有inplace关键参数。...drop_duplicates()的另一个重要参数是keep，它有三个可能的选项: first:(默认)删除第一次出现的重复项。 last:删除最后一次出现的重复项。 False:删除所有重复项。...由于我们在前面的例子中没有定义keep代码，所以它默认为first。这意味着如果两行是相同的，panda将删除第二行并保留第一行。使用last有相反的效果:第一行被删除。...另一方面，keep将删除所有重复项。如果两行是相同的，那么这两行都将被删除。
2013/10/15 接下来我们就可以进行数据去重了，使用pandas中的drop_duplicates()方法，示例如下： library_df.drop_duplicates(['id','time_stamp...'],keep='last',inplace=True) 可以看到我们指定了三个参数，第一个参数是根据哪几列进行去重的列表，这里我们指定了id和time_stamp两列，如果两条数据的这两列值相同，则会被当成重复列对待...第二个参数是keep参数，pandas默认在去重时是去掉所有重复数据，使用keep参数可以让我们保留重复数据中的一条而删掉其他的数据，keep='last'表明保留重复数据中的最后一条，当然你也可以使用...keep='first'来保留第一条数据。...最后一个参数时inplace参数，我们直接替换library_df的数据，而无需赋值给另一个新的DataFrame。
虽然 pandas 基于 numpy，但是在开始 pandas 系列文章前，我并不打算先介绍 numpy 的具体使用，因为 numpy 着重解决的是多维列表或矩阵的数学运算问题，pandas 设计之初就是为了解决实际问题...注意上面的警告，set_value() 会在未来的版本中废弃，推荐用 .at[] 或者 .iat[] 表达式。...可以通过设置参数 inplace=True 而变成原地修改，下面的代码和上面的代码效果完全相同： s2.drop('math',inplace=True) print(s2) 去重 如果仅仅是想获得 data...中的不重复数据，直接用 unique() , 它返回一个列表，Series 本身并没有变化； 如果想去掉 Series 里的重复数据，推荐用 drop_duplicates()，它也有 inplace...参数，另一个重要的参数是 keep，常取值 first/last，即在重复数据中，保留第一个/最后一个。
的数据分析领域最重要的包，而就在最近，pandas终于迎来了1.0.0版本，对于pandas来说这是一次更新是里程碑式的，删除了很多旧版本中臃肿的功能，新增了一些崭新的特性，更加专注于高效实用的数据分析...图1 2 pandas 1.0.0中的新特性 由于1.0.0并不作为正式版发布，因此要安装它需要指定版本（请注意，pandas 1.0.0目前只支持Python 3.6.1及以上版本）： pip install...--upgrade pandas==1.0.0rc0 成功安装后，让我们来体验一下全新版本的pandas给我们带来了哪些令人兴奋的功能吧。...2 b 3 3 2.3 新增ignore_index参数 我们在过去版本对DataFrame或Series按列使用sort_values()、按index使用sort_index()排序或使用drop_duplicates...中，为sort_values()、sort_index()以及drop_duplicates()引入了新参数ignore_index()，这是一个bool型变量，默认值为False，当被设置为True时
在上一篇文章中，小编主要介绍了pandas中使用drop_duplicates()方法去除重复数据。本篇，小编文文将带你探讨pandas在数据合并的应用。...1 上期回顾 首先，小编带你回顾一下drop_duplicates()方法的使用，我们定义一个DataFrame如下： df=pd.DataFrame({'id':[1,1,2],'value':[5,10,12...id为1的数据，那么使用drop_duplicates()方法如下： df.drop_duplicates(['id'],keep='last',inplace=True) print (df) 得到如下的结果...，pandas对相同的键做笛卡尔积运算。...3 总结 本篇，小编带你初步探索了pandas中合并数据表方法merge()的应用，并重点介绍了两个主要的参数，连接键值on和连接方式how。
继续更新pandas数据清洗，上一篇说到缺失值的处理。 链接：pandas 缺失数据处理大全（附代码） 感兴趣可以关注这个话题pandas数据清洗，第一时间看到更新。...参数，所以默认筛选出除了第一个以外的其它重复值。...参数为last，所以筛选出了除最后一个重复值以外的其它重复值。...通过两个参数的设置就可以查看自己想要的重复值了，以此判断要删除哪个，保留哪个。 删除重复值 当确定好需要删除的重复值后，就进行进行删除的操作了。 删除重复值会用到drop_duplicates函数。...和duplicated()函数参数类似，主要有3个参数： subset：同duplicated()，设置去重的字段 keep: 这里稍有不同，duplicated()中是将除设置值以外重复值都返回True
简介 毫无疑问pandas已经成为基于Python的数据分析领域最重要的包，而就在最近，pandas终于迎来了1.0.0版本，对于pandas来说这是一次更新是里程碑式的，删除了很多旧版本中臃肿的功能，...图1 2. pandas 1.0.0中的新特性 由于1.0.0并不作为正式版发布，因此要安装它需要指定版本（请注意，pandas 1.0.0目前只支持Python 3.6.1及以上版本）： pip install...--upgrade pandas==1.0.0rc0 成功安装后，让我们来体验一下全新版本的pandas给我们带来了哪些令人兴奋的功能吧。...格式表格放到编辑器中的效果，只要你的编辑器支持markdown格式，就可以这样方便地生成表格： A B a 1 1 a 2 2 b 3 3 2.3 新增ignore_index参数 我们在过去版本对...drop_duplicates()引入了新参数ignore_index()，这是一个bool型变量，默认值为False，当被设置为True时，排序后结果的index会被自动重置： df = pd.DataFrame
针对某一列/几列值对整个df进行排序 movie3 = movie2.sort_values(['title_year','imdb_score'],ascending=[False,True]) drop_duplicates...方法是Pandas库中函数，用于删除DataFrame中的重复行。...默认情况下，它会考虑所有列，如果只想根据某些列删除重复项，可以将这些列名作为参数传递给subset参数 movie3.drop_duplicates(subset='title_year',keep='...last') # drop_duplicate方法的keep参数用于指定在删除重复行时保留哪个重复项 # 'first'（默认）：保留第一个出现的重复项，删除后续重复项。...',join = 'outer'） pd.concat([df1,df2,df3],ignore_index=True) 也可以使用concat函数添加列，与添加行的方法类似，需要多传一个axis参数
nsmallest和nlargest的使用 本文介绍两个函数的使用：nsmallest和nlargest。...官网地址：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.nsmallest.html DataFrame.nsmallest...参数keep # 同上结果，默认first df.nsmallest(4, "score", keep="first") .dataframe tbody tr th:only-of-type...，从索引号最大的4开始； 如何理解keep=“all”？...="all"会把全部的信息显示出来： df.nsmallest(2, "score", keep="all") .dataframe tbody tr th:only-of-type {
可以看到请求方式和接收的参数，于是我们就能得到获取全球历史数据的链接 https://lab.isaaclin.cn/nCoV/api/area?...可以看到每天可能有多条数据，而pandas里面有去重函数.drop_duplicates()，比如可以这样用 data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first...keep='first'表示保留第一次出现的重复行，是默认值。keep另外两个取值为"last"和False，分别表示保留最后一次出现的重复行和去除所有重复行。...四、结束语&彩蛋 回顾上面的过程，本次处理数据过程中使用的语法都是pandas中比较基础的语法，当然过程中也有很多步骤可以优化。...关于pandas中其他语法我们会在以后的技术解析文章中慢慢探讨，最后彩蛋时间，有没有更省事的获取历史数据的办法？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
