pandas DataFrame 删除重复的行的实现方法

这篇文章主要介绍了pandas DataFrame 删除重复的行的实现方法,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

1. 建立一个DataFrame

 C=pd.DataFrame({'a':['dog']*3+['fish']*3+['dog'],'b':[10,10,12,12,14,14,10]})

2. 判断是否有重复项

用duplicated( )函数判断  

 C.duplicated()

3.  有重复项,则可以用drop_duplicates()移除重复项

 C.drop_duplicates()

4. Duplicated( )和drop_duplicates( )方法是以默认的方式判断全部的列(上面的例子中是看两个变量a和b是否都是重复出现)。

我们也可以对特定的列进行重复项判断。

 C.duplicated(['a'])   C.drop_duplicates(['a']) C.duplicated(['b'])   C.drop_duplicates(['b']) 

5.  norepeat_df = df.drop_duplicates(subset=['A_ID', 'B_ID'], keep='first')

#上面的命令去掉UNIT_ID和KPI_ID列中重复的行,并保留重复出现的行中第一次出现的行

补充: 

  • 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,要加引号!!!)

以上就是pandas DataFrame 删除重复的行的实现方法的详细内容,更多请关注0133技术站其它相关文章!

赞(0) 打赏
未经允许不得转载:0133技术站首页 » python