pd.drop_duplicates刪除重復(fù)行的方法實(shí)現(xiàn)
更新時(shí)間：2022年06月16日 11:22:12 作者：Python熱愛者
drop_duplicates 方法實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)框 DataFrame 去除特定列的重復(fù)行，本文主要介紹了pd.drop_duplicates刪除重復(fù)行的方法實(shí)現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
drop_duplicates 方法實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)框 DataFrame 去除特定列的重復(fù)行，返回 DataFrame 格式數(shù)據(jù)。
一、使用語法及參數(shù)
使用語法：
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)
參數(shù)：
- subset – 指定特定的列 默認(rèn)所有列
- keep:{‘first’, ‘last’, False} – 刪除重復(fù)項(xiàng)并保留第一次出現(xiàn)的項(xiàng) 默認(rèn)第一個(gè)
- keep=False – 表示刪除所有重復(fù)項(xiàng) 不保留
- inplace – 是否直接修改原對(duì)象
- gnore_index=True – 重置索引 （version 1.0.0 才有這個(gè)參數(shù)）
二、實(shí)操
1.例子一
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[1,1,2,2],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?'b':['a','b','a','b']})
# 單列
df.drop_duplicates('b', 'first', inplace=True)
print(df)
'''
? ?a ?b
0 ?1 ?a
1 ?1 ?b
'''
# 多列
df.drop_duplicates(subset=['a', 'b'], keep='first', inplace=False)
# 刪除所有重復(fù)項(xiàng) 不保留
df.drop_duplicates(subset=['a', 'b'], False)2.例子二
# 構(gòu)建測(cè)試數(shù)據(jù)框
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
? ? 'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum', 'Indomie', 'Indomie', 'Indomie'],
? ? 'style': ['cup', 'cup', 'cup', 'pack', 'pack'],
? ? 'rating': [4, 4, 3.5, 15, 5]
})
# 默認(rèn)按所有列去重
df.drop_duplicates()
# 指定列
df.drop_duplicates(subset=['brand'])
# 保留最后一個(gè)重復(fù)值
df.drop_duplicates(subset=['brand', 'style'], keep='last')3.刪除重復(fù)項(xiàng)后重置索引
# 方法一 df.drop_duplicates(ignore_index=True) # 方法二 df.drop_duplicates().reset_index(drop=True) # 方法三 df.index = range(df.shape[0])
到此這篇關(guān)于pd.drop_duplicates刪除重復(fù)行的方法實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pd.drop_duplicates刪除重復(fù)行內(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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