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这篇文章将为大家详细讲解有关python如何去重函数,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
数据去重可以使用duplicated()和drop_duplicates()两个方法。
DataFrame.duplicated(subset = None,keep =‘first’)返回boolean Series表示重复行
参数:
subset:列标签或标签序列,可选
仅考虑用于标识重复项的某些列,默认情况下使用所有列
keep:{‘first’,‘last’,False},默认’first’
first:标记重复,True除了第一次出现。
last:标记重复,True除了最后一次出现。
错误:将所有重复项标记为True。
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.] # 使用duplicated 查看重复值 # 参数 keep 可以标记重复值 {'first','last',False} print(df['Seqno'].duplicated()) ''' 0 False 1 True 2 True 3 True 4 False Name: Seqno, dtype: bool ''' # 删除 series 重复数据 print(df['Seqno'].drop_duplicates()) ''' 0 0.0 4 1.0 Name: Seqno, dtype: float64 ''' # 删除 dataframe 重复数据 print(df.drop_duplicates(['Seqno'])) # 按照 Seqno 来去重 ''' 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 包含的值 有: first、last、False print(df.drop_duplicates(['Seqno'], keep='last')) # 保存最后一个 ''' Price Seqno Symbol time 3 1623.0 0.0 APPL 1473411963 4 1649.0 1.0 APPL 1473411963 '''
关于python如何去重函数就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
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