Python | Pandas data frame . drop _ duplicates()
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Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。 数据分析的一个重要部分是分析重复值并删除它们。Pandas drop_duplicates() 方法有助于从数据帧中删除重复项。
语法: DataFrame.drop_duplicates(子集=无，keep='first '，inplace=False) 参数: 子集:子集取列或列标签列表。它的默认值是无。在传递列后，它将只考虑重复的列。 keep: keep 是控制如何考虑重复值。它只有三个不同的值，默认值是“第一”。
- 如果为“第一”，则认为第一个值是唯一的，其余相同的值是重复的。
- 如果为“最后”，则认为最后一个值是唯一的，其余相同的值是重复的。
- 如果为假，则认为所有相同的值都是重复的
就地:布尔值，如果为真，则删除重复的行。 返回类型:根据传递的参数删除重复行的数据帧。
要下载使用的 CSV 文件，点击这里。
示例#1: 删除具有相同名字的行 在以下示例中，删除具有相同名字的行，并返回新的数据框。
计算机编程语言
# importing pandas package
import pandas as pd
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("employees.csv")
# sorting by first name
data.sort_values("First Name", inplace = True)
# dropping ALL duplicate values
data.drop_duplicates(subset ="First Name",
keep = False, inplace = True)
# displaying data
data
输出: 如图，从数据框中删除同名行。
示例#2: 删除具有所有重复值的行 在此示例中，将删除具有所有值的行。因为 csv 文件没有这样的行，所以会复制一个随机行，并首先插入到数据框中。
计算机编程语言
#importing pandas package
import pandas as pd
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("employees.csv")
#length before adding row
length1 = len(data)
# manually inserting duplicate of a row of row 440
data.loc[1001] = [data["First Name"][440],
data["Gender"][440],
data["Start Date"][440],
data["Last Login Time"][440],
data["Salary"][440],
data["Bonus %"][440],
data["Senior Management"][440],
data["Team"][440]]
# length after adding row
length2= len(data)
# sorting by first name
data.sort_values("First Name", inplace=True)
# dropping duplicate values
data.drop_duplicates(keep=False,inplace=True)
# length after removing duplicates
length3=len(data)
# printing all data frame lengths
print(length1, length2, length3)
输出: 如输出图所示，去重后长度为 999。由于 keep 参数设置为 False，所有重复的行都被删除。
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