Python?Pandas中DataFrame.drop_duplicates()怎么刪除重復(fù)值

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語(yǔ)法

df.drop_duplicates(subset = None,
                   keep = 'first', 
                   inplace = False, 
                   ignore_index = False)

參數(shù)

1.subset:指定的標(biāo)簽或標(biāo)簽序列，僅刪除這些列重復(fù)值，默認(rèn)情況為所有列

2.keep:確定要保留的重復(fù)值，有以下可選項(xiàng):

first:保留第一次出現(xiàn)的重復(fù)值，默認(rèn)

last:保留最后一次出現(xiàn)的重復(fù)值

False:刪除所有重復(fù)值

3.inplace:是否生效

4.ignore_index:如果為True，則重新分配自然索引(0,1,…,n - 1)

# 刪除重復(fù)值 DataFrame.drop_duplicates()
import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame([['x','x',1],['x','x',1],['z','x',2]], columns = ['A','B','C'])
 
# 刪除重復(fù)行
res1 = df.drop_duplicates()
 
# 刪除指定列
res2 = df.drop_duplicates(subset = ['A'])
 
# 保留最后一個(gè)
res3 = df.drop_duplicates(subset = ['A'], keep = 'last')

結(jié)果展示

df

res1

res2

res3

擴(kuò)展:識(shí)別重復(fù)值

import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame({
    'studentID':['A001','A002','A003','A004','A005','A006','A006'],
    'score':[100,93,94,96,93,95,95]})
 
# 識(shí)別重復(fù)值
duplicate_value = df[df.duplicated()]

df

由上圖可知studentID為'A006'的記錄有兩條，我們可以使用duplicated()方法識(shí)別重復(fù)值，它返回的是布爾值結(jié)果(True:有重復(fù)值，F(xiàn)alse:無(wú)重復(fù)值)

duplicate_value

以上就是關(guān)于“Python Pandas中DataFrame.drop_duplicates()怎么刪除重復(fù)值”這篇文章的內(nèi)容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內(nèi)容對(duì)大家有幫助，若想了解更多相關(guān)的知識(shí)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。