个人中心
文章发布
退出
作者热门文章
- ubuntu12.04环境下使用kvm ioctl接口实现最简单的虚拟机
- Ubuntu 通过无线网络安装Ubuntu Server启动系统后连接无线网络的方法
- 在Ubuntu上搭建网桥的方法
- ubuntu 虚拟机上网方式及相关配置详解
30
4
CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
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！ 。
30
4
0
在尝试根据日期时间索引的值对时间序列执行拖放复制时，我正撞在墙上。 我的功能如下: def csv_import_merge_T(f): dfsT = [pd.read_csv(fp, in
我正在 DataFrame 中查看一组临时员工。我正在使用 Pandas，我需要在每个人的集合中删除重复项。因此，对于 Greene，我只需要 apnt_ymd 列中的一个唯一日期。该集合中有两个 2
对于子集参数，我想指定前 n-1 列。我该怎么做呢？ 例如:在以下数据集中 0 1 2 3 4 5 6 0 0 12 1 99 23 2 75 1 0 12
“去重”通过字面意思不难理解，就是删除重复的数据。在一个数据集中，找出重复的数据删并将其删除，最终只保存一个唯一存在的数据项，这就是数据去重的整个过程。删除重复数据是数据分析中经常会遇到的一个问题。通
我有一个 pd.DataFrame具有以下结构: $ df.head() target refTime name latitude lon
根据 here 的回答，我正在尝试从一个数据帧中删除其他数据帧中存在的行。 它非常适合此输入: csv1: sale_date,price,latitude,longitude Wed May 21
我有一个非常大的数据框。当我运行:df=df.drop_duplicates()时，出现以下错误: ValueError: Buffer has wrong number of dimensions
我正在使用 Python 3.6 从 BoardEX 读取 .csv 文件。我知道数据中有很多重复条目。 main = pd.read_csv("C:/Users/theca/Downloads/57
我有一个数据集，我想根据某些条件在其中删除重复项。 例如，假设我有一张表 ID date group 3001 2010 DCM 3001 2012 NII 3001
我想根据列值的类型删除数据框的重复行。例如，我的数据框是: A B 3 4 3 4 3 5 yes 8 no 8 yes 8 如果 df['A'] 是一个数字，我想 d
有什么方法可以将 drop_duplicates 与条件一起使用吗？例如，让我们采用以下数据框: import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'Customer_N
我有一个简单的数据框。我正在尝试删除基于两列的重复行。 import pandas as pd b = pd.read_json('{"columns":["a","b"],"data":[[3110
我有一个包含重复条目的 pandas 数据框，我想使用 seaborn 创建一个 tsplot。我在数据帧上调用 drop_duplicates (甚至调用 reset_index())，但是当我必须
我创建了一个具有重复行的数据框，如下所示: df = pd.DataFrame({"Order Date": ["January 1, 2017", "March 15, 2017", "April
是否有可能使用 pandas.drop_duplicates使用比较运算符比较特定列中的两个对象以识别重复项？如果不能，还有什么选择？ 这是一个可以使用它的例子: 我有一个 pandas DataFr
我正在尝试在我的数据框上使用 drop_duplicates 方法，但我得到了一个错误。请参阅以下内容: error: TypeError: unhashable type: 'list' 我使用的代
如下所示： DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) subset考虑重复发生在哪一列，默认
注意:请参阅下面的编辑。 我需要记录从我的 df 中删除的所有行，但我不确定如何捕获它们。日志应该是一个数据框，我可以为每个 .drop 或 .drop_duplicates 操作更新它。以下是我要记
注意:请参阅下面的编辑。 我需要记录从我的 df 中删除的所有行，但我不确定如何捕获它们。日志应该是一个数据框，我可以为每个 .drop 或 .drop_duplicates 操作更新它。以下是我要记
我有一个包含两列的数据框。第一列(例如 A)有重复项，第二列则没有。 我已经尝试过 df["A"].drop_duplicates(inplace=True) 但返回相同的行数。如何删除“A”列中的值
我是一名优秀的程序员,十分优秀！