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这篇CFSDN的博客文章聊聊python中令人迷惑的duplicated和drop_duplicates()用法由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
在算face_track_id map有感:
data={"state":[1,1,2,2,1,2,2,2],"pop":["a","b","c","d","b","c","d","d"]}frame=pd.DataFrame(data) frame
frame.shape$ (8,2)
# 说明duplicated()是对整行进行查重,return 重复了的数据,且只现实n-1条重复的数据(n是重复的次数)frame[frame.duplicated() == True]
一开始还很疑惑,明明(1,b)只出现了1次,哪里duplicate了。其实,人家return的结果是去掉已经出现过一次的行数据了。所以看起来有点confuse,感觉(1,b)并没有重复,但其实人家的函数很简洁呢,返回了重复值而且不冗余.
# 说明drop_duplicates()函数是将所有重复的数据都去掉了,且默认保留重复数据的第一条。# 比如(2,d)出现了3次,在duplicated()中显示了2次,在drop_dupicates()后保留了一个frame.drop_duplicates().shape$ (4,2)
# 留下了完全唯一的数据行frame.drop_duplicates()
补充:python的pandas重复值处理(duplicated()和drop_duplicates()) 。
import numpy as npimport pandas as pd #生成重复数据df=pd.DataFrame(np.ones([5,2]),columns=["col1","col2"])df["col3"]=["a","b","a","c","d"]df["col4"]=[3,2,3,2,2]df=df.reindex(columns=["col3","col4","col1","col2"]) #将新增的一列排在第一列df
输出:
#判断重复数据isDplicated=df.duplicated() #判断重复数据记录isDplicated
输出:
#删除重复值new_df1=df.drop_duplicates() #删除数据记录中所有列值相同的记录new_df2=df.drop_duplicates(["col3"]) #删除数据记录中col3列值相同的记录new_df3=df.drop_duplicates(["col4"]) #删除数据记录中col4列值相同的记录new_df4=df.drop_duplicates(["col3","col4"]) #删除数据记录中(col3和col4)列值相同的记录new_df1new_df2new_df3new_df4
输出:
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我.
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43852674/article/details/87717191 。
最后此篇关于聊聊python中令人迷惑的duplicated和drop_duplicates()用法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于聊聊python中令人迷惑的duplicated和drop_duplicates()用法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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