函数 ： DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数：这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据，去除特定列下面的重复行。返回DataFrame格式的数据。 补充： Panda
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2018-08-30 11:10:00
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DataFrame中存在重复的行或者几行中某几列的值重复，这时候需要去掉重复行，示例如下：data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True)参数含义:代码中subset对应的值是列名，表示只考虑这两列，将这两列对应值相同的行进行去重。默认值为subset=None表示考虑所有列。keep='f...
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2019-04-01 15:35:53
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本文，我们讲述Pandas如何去除重复项的操作，我们选择一个评价数据集来演示如何删除特定列上的重复项，如何删除重复项并保留最后一次出现，以及drop_duplicates的默认用法
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2023-03-07 12:50:27
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# 测试 merge
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df["col1"] = [1, 1, 2, 3]
df_right = pd.DataFrame()
df_right["col1"] = [1, 1, 2]
df_right["col2"] = [1, 1, 1]
df_right.drop_duplicates(subset=Non
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2024-04-07 15:56:18
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方法DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)参数这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据，
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2022-09-09 00:34:14
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pandas主要有三个用来删除的函数，.drop()、.drop_duplicates()、.dropna()。总结如下 .drop()删除行、列 .drop_duplicates()删除重复数据 .dropna()删除空值（所在行、列） 为避免篇幅太长，将其分为两部分，不想看参数介绍的可以直接看实例。 本篇介绍.drop_duplicates(), df.dropnadrop_duplicate
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2023-09-06 15:52:32
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文章目录duplicated()和drop_duplicates()导库创建数据集duplicated（）计算重复
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2023-01-17 08:41:13
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方法：DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据，去除特定列下面的重复行。返回DataFrame格式的数据。 subset : column ...
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2021-10-13 23:13:00
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pandas系列。
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2024-02-29 11:02:19
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Python的pandas中，drop_duplicates函数怎么根据索引来去重Python的pandas中，drop_duplicates函数怎么根据索引来去重数据是我预先设定好的，可能有重复... Python的pandas中，drop_duplicates函数怎么根据索引来去重数据是我预先设定好的，可能有重复更新时间：2019-05-25 01:16最满意答案只能用索引切片的方式如根据索引
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2023-12-21 23:09:31
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考虑重复发生在哪一列，默认考虑所有列，就是在任何一列上出现重复都算作是重复数据 包含三个参数 , , ，`first last False first`。
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2018-10-23 16:30:00
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Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了
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2022-06-02 07:38:19
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目的是从表中找出不重复的公司个数，一开始采用了drop_duplicates获取一个去重后的表，count()后发现是500多家，神奇的是当我将结果导入csv，发现只有不到100条。然后我采用groupby的方式获取分组结果，发现分组后的公司确实是500多家，导入csv与count的结果是一致的，这里记录一下，还没有解决。...
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2022-12-02 14:49:54
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drop函数的使用（1）drop() 删除
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2023-05-18 17:08:27
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1、不定义任何参数，完全删除重复的行数据2、去除重复的几列行数据。drop_duplicates(self, subset: 'Optio
原创
2022-08-02 14:50:57
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【代码】pyspark drop_duplicates 报错 py4j.Py4JException: Method toSeq([class java.lang.String]) does not exist。
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2024-03-29 16:25:58
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drop_duplicates 方法实现对数据框 DataFrame 去除特定列的重复行，返回 DataFrame 格式数据。 一、使用语法及参数 使用语法： DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ig ...
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2021-10-12 23:23:00
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目标：学会多层索引的创建学会多层索引的取值学会多层索引的排序一、多层索引的创建1、给Series创建索引① ⽅式⼀：直接使⽤index参数创建 在使⽤index参数时，index的值是⼀个列表，其中的元素是多个列表，每个列表就是⼀层索 引，举个栗⼦：import pandas as pd# 创建Series索引s = pd.Series([1,2,3,4,5,6],index=[['张三','张三
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2023-12-12 15:36:21
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Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素
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2022-06-02 10:14:19
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一、explodeexplode用于将一行数据展开成多行。比如说dataframe中某一行其中一个元素包含多个同类型的数据，若想要展开成多行进行分析，这时候explode就派上用场，而且只需一行代码，非常节省时间。用法： DataFrame.explode(self, column: Union[str, Tuple])参数作用： column ：str 或 tuple示例： 以下表中第三行、第二
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2023-11-24 22:06:17
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