pandas.DataFrame.drop_duplicates 用法介紹
如下所示：
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)
subset考慮重復發(fā)生在哪一列，默認考慮所有列，就是在任何一列上出現(xiàn)重復都算作是重復數(shù)據(jù)
keep 包含三個參數(shù)first, last, False，first是指，保留搜索到的第一個重復數(shù)據(jù)，之后的都刪除；last是指，保留搜索到的最后一個重復數(shù)據(jù)，之前的搜索到的重復數(shù)據(jù)都刪除，F(xiàn)alse是指，把所有搜索到的重復數(shù)據(jù)都刪除，一個都不保留，即如果有兩行數(shù)據(jù)重復，把兩行數(shù)據(jù)都刪除，而不是保留其中一行。默認參數(shù)是first。
補充知識：python3刪除數(shù)據(jù)重復值，只保留第一項。drop_duplicates（）函數(shù)使用介紹
原始數(shù)據(jù)如下：
f 列的前3個數(shù)據(jù)都有重復項，現(xiàn)在要將重復值刪去，只保留第一項或最后一項。
使用drop_duplicates（）
drop_duplicates(self, subset=None, keep='first', inplace=False)
subset :如['a']代表a列中的重復值全部被刪除
keep:保留第一個值，參數(shù)為first,last
inplace:是否替換原來的df,默認為False
import pandas as pd
data = pd.read_table("C:/Users/xujinhua/Desktop/aa/a.txt",header=None, names=['a','b','c','d','e','f','g'])
#讀取文件數(shù)據(jù)，并將列命名為abcdef
data.drop_duplicates(subset='f', keep='first', inplace=True)
print(data)
結(jié)果：
可以看到 f 列中的重復值都被刪除,且保留了第一項
以上這篇pandas.DataFrame.drop_duplicates 用法介紹就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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