pandas去重函数
时间: 2023-08-15 10:04:14 浏览: 138
pandas 提供了多种去重函数,常用的有以下几种:
1. `drop_duplicates()`:该函数用于去除DataFrame或Series中的重复行。默认情下,它会将所有列的值都考虑在内进行比较,并且保留第一个出现的重复行。
2. `duplicated()`:该函数用于返回一个布尔值Series,指示每个行是否是重复行。默认情况下,它会将所有列的值都考虑在内进行比较。
3. `drop_duplicates(subset)`:可以通过传递 `subset` 参数来指定根据哪些列进行去重。`subset` 参数可以是列名的列表或单个列名。
4. `duplicated(subset)`:可以通过传递 `subset` 参数来指定根据哪些列进行判断是否是重复行。`subset` 参数可以是列名的列表或单个列名。
这些函数都可以根据需要进行灵活的参数配置,以满足不同的去重需求。
相关问题
pandas的去重函数
Pandas库中的去重功能主要通过`drop_duplicates()`和`duplicated()`这两个函数来实现。
1. `drop_duplicates()`函数:这个函数用于删除DataFrame或Series中重复的行。它接受一个可选的参数`subset`,指定哪些列参与去重;如果省略,则所有列都会被考虑。默认情况下,它是保留第一个出现的重复项,你可以设置`keep=False`来删除所有重复行。
示例:
```python
df.drop_duplicates(subset='column_name', keep='first') # 或者 keep=False 删除所有重复
```
2. `duplicated()`函数:这是一个返回布尔值系列的函数,表明每个索引是否是重复的。这个函数同样可以指定列子集进行检查,返回值是一个布尔型的DataFrame,True表示该行是重复的。
示例:
```python
duplicates = df.duplicated(subset='column_name')
```
如果你想获取重复的数据行,可以用`df[duplicates]`。
pandas 去重
在Pandas中,可以使用`drop_duplicates()`函数来去除DataFrame中的重复行。具体用法如下:
```python
df.drop_duplicates()
```
该函数默认会将所有列的值都进行比较,若所有列的值都相同,则认为这两行是重复的。如果只想对指定的列进行去重,可以使用`subset`参数:
```python
df.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'])
```
其中`col1`和`col2`是需要进行去重的列名。如果想要保留重复行中的第一行或最后一行,可以使用`keep`参数,取值可以是`'first'`或`'last'`:
```python
df.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'], keep='first')
```
这样就可以保留重复行中的第一行,而其它重复行将会被删除。如果想要直接在原DataFrame上进行修改,可以使用`inplace`参数:
```python
df.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'], keep='first', inplace=True)
```
这样就可以直接在原DataFrame上进行修改,而不需要重新赋值。
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