pandas drop_duplicates
2018-08-30 11:10
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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:
Pandas提供了duplicated、Index.duplicated、drop_duplicates函数来标记及删除重复记录
duplicated函数用于标记Series中的值、DataFrame中的记录行是否是重复,重复为True,不重复为False
pandas.DataFrame.duplicated(self, subset=None, keep='first')
pandas.Series.duplicated(self, keep='first')
其中参数解释如下:
subset:用于识别重复的列标签或列标签序列,默认所有列标签
keep=‘frist’:除了第一次出现外,其余相同的被标记为重复
keep='last':除了最后一次出现外,其余相同的被标记为重复
keep=False:所有相同的都被标记为重复
----------------------------
drop_duplicates函数用于删除Series、DataFrame中重复记录,并返回删除重复后的结果
pandas.DataFrame.drop_duplicates(self, subset=None, keep='first', inplace=False)
pandas.Series.drop_duplicates(self, keep='first', inplace=False)
参考:
https://blog.csdn.net/u010665216/article/details/78559091 https://blog.csdn.net/kancy110/article/details/70142728
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。
subset : column label or sequence of labels, optional 用来指定特定的列,默认所有列 keep : {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’ 删除重复项并保留第一次出现的项 inplace : boolean, default False 是直接在原来数据上修改还是保留一个副本
补充:
Pandas提供了duplicated、Index.duplicated、drop_duplicates函数来标记及删除重复记录
duplicated函数用于标记Series中的值、DataFrame中的记录行是否是重复,重复为True,不重复为False
pandas.DataFrame.duplicated(self, subset=None, keep='first')
pandas.Series.duplicated(self, keep='first')
其中参数解释如下:
subset:用于识别重复的列标签或列标签序列,默认所有列标签
keep=‘frist’:除了第一次出现外,其余相同的被标记为重复
keep='last':除了最后一次出现外,其余相同的被标记为重复
keep=False:所有相同的都被标记为重复
import numpy as np import pandas as pd #标记DataFrame重复例子 df = pd.DataFrame({'col1': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'three', 'four'], 'col2': [1, 2, 1, 2, 1, 1, 1], 'col3':['AA','BB','CC','DD','EE','FF','GG']},index=['a', 'a', 'b', 'c', 'b', 'a','c']) #duplicated(self, subset=None, keep='first') #根据列名标记 #keep='first' df.duplicated()#默认所有列,无重复记录 df.duplicated('col1')#第二、四、五行被标记为重复 df.duplicated(['col1','col2'])#第五行被标记为重复 #keep='last' df.duplicated('col1','last')#第一、三、四行被标记重复 df.duplicated(['col1','col2'],keep='last')#第三行被标记为重复 #keep=False df.duplicated('col1',False)#Series([True,True,True,True,True,False,False],index=['a','a','b','c','b','a','c']) df.duplicated(['col1','col2'],keep=False)#在col1和col2列上出现相同的,都被标记为重复 type(df.duplicated(['col1','col2'],keep=False))#pandas.core.series.Series #根据索引标记 df.index.duplicated()#默认keep='first',第二、五、七行被标记为重复 df.index.duplicated(keep='last')#第一、二、三、四被标记为重复 df[df.index.duplicated()]#获取重复记录行 df[~df.index.duplicated('last')]#获取不重复记录行 #标记Series重复例子 #duplicated(self, keep='first') s = pd.Series(['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'three', 'four'] ,index= ['a', 'a', 'b', 'c', 'b', 'a','c'],name='sname') s.duplicated() s.duplicated('last') s.duplicated(False) #根据索引标记 s.index.duplicated() s.index.duplicated('last') s.index.duplicated(False)
----------------------------
drop_duplicates函数用于删除Series、DataFrame中重复记录,并返回删除重复后的结果
pandas.DataFrame.drop_duplicates(self, subset=None, keep='first', inplace=False)
pandas.Series.drop_duplicates(self, keep='first', inplace=False)
#删除DataFrame重复记录例子 #drop_duplicates(self, subset=None, keep='first', inplace=False) df.drop_duplicates() df.drop_duplicates('col1')#删除了df.duplicated('col1')标记的重复记录 df.drop_duplicates('col1','last')#删除了df.duplicated('col1','last')标记的重复记录 df1.drop_duplicates(['col1','col2'])#删除了df.duplicated(['col1','col2'])标记的重复记录 df.drop_duplicates('col1',keep='last',inplace=True)#inplace=True表示在原DataFrame上执行删除操作 df.drop_duplicates('col1',keep='last',inplace=False)#inplace=False返回一个副本 #删除Series重复记录例子 #drop_duplicates(self, keep='first', inplace=False) s.drop_duplicates()
参考:
https://blog.csdn.net/u010665216/article/details/78559091 https://blog.csdn.net/kancy110/article/details/70142728
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