python去重函数是什么-Python教程

数据去重能够应用duplicated()以及drop_duplicates()两个办法。

DataFrame.duplicated（subset = None，keep =‘first’）前往boolean Series示意反复行

参数：

subset：列标签或标签序列，可选

仅思考用于标识反复项的某些列，默许状况下应用一切列

keep：{‘first’，‘last’，False}，默许’first’

first：标志反复，True除了了第一次呈现。

last：标志反复，True除了了最初一次呈现。

谬误：将一切反复项标志为True。

相干保举：《Python根底教程》

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
df = pd.read_csv('./demo_duplicate.csv')
print(df)
print(df['Seqno'].unique()) # [0. 1.]
# 应用duplicated 查垂青复值
# 参数 keep 能够标志反复值 {'first'，'last'，False}
print(df['Seqno'].duplicated())
'''
0    False
1     True
2     True
3     True
4    False
Name: Seqno, dtype: bool
'''
# 删除了 series 反复数据
print(df['Seqno'].drop_duplicates())
'''
0    0.0
4    1.0
Name: Seqno, dtype: float64
'''
# 删除了 dataframe 反复数据
print(df.drop_duplicates(['Seqno'])) # 依照 Seqno 往来来往重
'''
   Price     Seqno   Symbol   time
0  1623.0    0.0   APPL  1473411962
4  1649.0    1.0   APPL  1473411963
'''
# drop_dujplicates() 第二个参数 keep 蕴含的值 有： first、last、False
print(df.drop_duplicates(['Seqno'], keep='last')) # 保留最初一个
'''
   Price     Seqno   Symbol   time
3  1623.0    0.0   APPL  1473411963
4  1649.0    1.0   APPL  1473411963
'''

以上就是python去重函数是甚么的具体内容，更多请存眷资源魔其它相干文章！