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  • pandas去重函数

    2021-03-18 16:13:23
    pandas去重

    pandas.DataFrame.duplicated

    duplicated api

    • DataFrame.duplicated(subset=None, keep=first)

    返回布尔类型的Series结构表示有重复值的行,True表示是重复值(行)

    参数

    subset: column label or sequence of labels, optional

    可以指定检测某一列是否有重复值。默认将检测pandas数据中是否有重复行

    keep: {first, last, False}, default first

    first: 对于所有重复值,标记除第一次出现的重复值,默认

    last: 对于所有重复值,标记除最后一次出现的重复值

    False: 标记所有重复值

    df = pd.DataFrame({
        'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum', 'Indomie', 'Indomie', 'Indomie'],
        'style': ['cup', 'cup', 'cup', 'pack', 'pack'],
        'rating': [4, 4, 3.5, 15, 5]
    })
    df
    
    
        brand style  rating
    0  Yum Yum   cup     4.0
    1  Yum Yum   cup     4.0
    2  Indomie   cup     3.5
    3  Indomie  pack    15.0
    4  Indomie  pack     5.0
    
    df.duplicated()
    
    
    0    False
    1     True
    2    False
    3    False
    4    False
    dtype: bool
    

    pandas.DataFrame.drop_duplicates

    drop_duplicates api

    • DataFrame.``drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False, ignore_index=False)

    返回已去重的DataFrame结构,默认保留第一次出现的行(值)、非原地操作、不为去重后的行添加默认索引

    参数

    • subset: column label or sequence of labels, optional

      Only consider certain columns for identifying duplicates, by default use all of the columns.

    • keep: {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’

      同pandas.DataFrame.duplicated()

    • inplace: bool, default False

      Whether to drop duplicates in place or to return a copy.

    • ignore_index: bool, default False

      If True, the resulting axis will be labeled 0, 1, …, n - 1.New in version 1.0.0.

    Returns

    • DataFrame or None

      DataFrame with duplicates removed or None if inplace=True.


    pandas.Series.value_counts

    value_counts api

    • Series.value_counts(normalize=False, sort=True, ascending=False, bins=None, dropna=True)

    统计各种值出现的次数,默认降序排列,以便将次数最多的值(除NA)置顶

    index = pd.Index([3, 1, 2, 3, 4, np.nan])
    index.value_counts()
    
    
    3.0    2
    2.0    1
    4.0    1
    1.0    1
    dtype: int64
    
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  • pandas去重

    2021-08-22 22:28:56
    pandas去重 df.drop_duplicates(subset = ['AA', 'BB'], keep = "first") 表示按照df表 的AA和BB这两列作为唯一进行去重 keep 默认为 保存第一个数据 first,可以修改为保存最后一个数据 keep = ‘last’ 如果将...

    pandas去重

    df.drop_duplicates(subset = ['AA', 'BB'], keep = "first")
    

    表示按照df表 的AA和BB这两列作为唯一进行去重
    keep 默认为 保存第一个数据 first,可以修改为保存最后一个数据 keep = ‘last’

    如果将keep= False,意思是不保留任何重复值

    df.drop_duplicates(subset = ['AA', 'BB'], keep = False)
    
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  • 主要介绍了python pandas dataframe 去重函数的具体使用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • pandas去重重复项

    2021-01-11 18:01:40
    pandas的功能确实强大,只需要一个指令就可以去除重复的数据,如下: data.drop_duplicates('asin', 'first', inplace=True) 其中,asin是列名,此列是需要去除重复行的列,将会根据此列的值来去重。

    pandas的功能确实强大,只需要一个指令就可以去除重复的数据,如下:

    data.drop_duplicates('asin', 'first', inplace=True)

    其中,asin是列名,此列是需要去除重复行的列,将会根据此列的值来去重。

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  • python pandas 去重

    千次阅读 2018-08-13 15:32:12
    newdata.drop_duplicates(subset=['A','B','C','D'],keep=False) 当keep=False时,就是去掉所有的重复行 当keep=‘first’时,就是保留第一次出现的重复行 当keep=’last’时就是保留最后一次出现的重复行。...
    newdata.drop_duplicates(subset=['A','B','C','D'],keep=False)

    当keep=False时,就是去掉所有的重复行

    当keep=‘first’时,就是保留第一次出现的重复行

    当keep=’last’时就是保留最后一次出现的重复行。(注意,这里的参数是字符串)

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  • pandas 去重 drop_duplicates 函数

    万次阅读 2019-04-01 15:35:53
    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, ...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...
  • pandas去重 保留前一条或后一条 drop_duplicatessubset参数keep参数inplace参数例子 pandas库中的drop_duplicates()函数简直就是去重的神器,该函数还可以在去重中人为设置保留靠前的记录还是靠后的记录。 DataFrame...
  • pandas去重和填补、删除空值

    千次阅读 2019-04-15 12:42:58
    pandas去重和填补、删除空值 接着之前那个介绍pandas索引与选取的文章写的。如果有错误欢迎指出,谢谢。 总结的可能不全,后续会补充。 我是不想把相关函数的每个参数都介绍一遍,只介绍最基本的去重删除等操作。 ...
  • import pandas as pd import numpy as np df_org = pd.DataFrame([[102, '2014/2/11 12:01', '其他', 15], [102, '2014/2/11 12:01', '尿常规', 1], [102, '2015/3/03 13:23', '血常规', 0.02], [102, '2015/3/...
  • 前言: 本节主要参考的连接有,... 本节主要介绍如何使用pandas去重、合并、以及根据规则统计出现数据出现的次数,其主要包括三个函数: drop_duplicates()、merge() 、groupby() 。 1、dro...
  • pandas 去重(转载)

    2021-10-21 16:33:37
    python3数据去重pandas去重操作是我们处理数据的时候经常遇到的! 接下来告诉大家,仅仅用几行代码就可以实现的去重操作 这边会用到pandas库 这是一个非常非常强大的库,这里面有着处理数据特别简单方便的方法...
  • pandas 去重删除等技巧

    千次阅读 2018-04-13 09:49:38
    1、该列如果为空用其他列填充:df_mrg.ix[df_mrg.contact.isnull(),'contact'] = df_mrg['contact2'] 2、去重data_np = data.drop_duplicates() ,data所有列完全相同才会删除data_np = data.drop_duplicates(['a','...
  • pandas 去重操作

    千次阅读 2019-10-26 07:41:07
  • 去重复:duplicatedimport pandas as pds = pd.Series([1,1,1,1,2,2,2,3,3,4,4,5,6])# 通过duplicated判断是否重复print(s.duplicated())# 通过布尔判断,得到不重复的值print(s[s.duplicated() == False])# 移除重复...
  • 第一篇知乎献给跟我一样的linux初学者们~本文题目的答案看似一目了然:sort去重结果会变得有序,而pandas的drop_duplicated()方法不会将结果排序。除了以上显而易见的差别,本文深究的是他们去重的差别,而非结果...
  • pandas会自动忽略空行,会把空格当做一个字符 df.drop_duplicates([0],inplace=True) 去重的结果:第一行被忽略了,多个NaN和多个空格被去重,带空格的和ab和不带空格的ab被区分出来 先看一下使用sort去重的...
  • 主要介绍了详解pandas python 分组统计的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • 主要介绍了pandas去除重复列的实现方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • 今天笔者想对pandas中的行进行去重操作,找了好久,才找打相关的函数先看一个小例子from pandas import Series, DataFramedata = DataFrame({'k': [1, 1, 2, 2]})print dataIsDuplicated = data.duplicated()print ...
  • pandas去重

    千次阅读 2020-11-18 15:38:50
    pandas去重 import pandas as pd data = pd.read_excel(r"E:\data\去重.xls",encoding='gbk') data['名称'].drop_duplicates() #drop_duplicates()函数去除dataframe中的某一列的重复值留下唯一一个值。
  • pandas 去重

    千次阅读 2019-04-02 11:41:48
    '''处理我们重复得数据''' data=pd.DataFrame({'k1':['one','two']*3,'k2':[1,1,3,3,4,4]}) data['v1']=range(6) print(data) print(data.drop_duplicates(['k1','k2'],keep='last')) #保留后面的一条数据 ...
  • pandas去重、缺失

    2017-09-08 14:37:03
    from numpy import nan from pandas import DataFrame flag=[] k=21 flag.append(k) print(flag[0]) print(len(flag)) a=nan if a is nan: a='KK' else: a=a+','+'KK' print(a) b='bd' if b=='bd': prin
  • 简介本文将介绍pandas的几个实用操作——去重、替换和重命名索引。去除重复数据在DataFrame中经常会碰到重复行数据,比如:>>>import numpy as np>>>import pandas as pd>>>a = pd....
  • import pandas as pd import numpy as np position = pd.read_csv('position.csv', encoding='gbk') company = pd.read_csv('company.csv', encoding='gbk') 2、处理空值&去重 2.1、处理空值 查看city列 ...

空空如也

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