python如何去重函数

　　介绍

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。

数据去重可以使用复制()和drop_duplicates()两个方法。

DataFrame。复制(=没有子集,保持='第一次')返回布尔系列表示重复行

参数:

子集: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

保持:{“第一”,“去年”,假},默认“第一”

第一:标记重复,真正的除了第一次出现。

:标记重复,真正的除了最后一次出现。

错误:将所有重复项标记为真的。

进口numpy np 　　熊猫作为pd导入 　　从熊猫进口系列,DataFrame 　　df=pd.read_csv (& # 39;。/demo_duplicate.csv& # 39;) 　　打印(df) 　　打印(df [& # 39; Seqno& # 39;] .unique ()) # [0。1。) 　　#使用重复查看重复值 　　#参数保持可以标记重复值{& # 39;第一个# 39;& # 39;这# 39;,假} 　　打印(df [& # 39; Seqno& # 39;] .duplicated ()) 　　& # 39;& # 39;& # 39; 　　0错误 　　1真正的 　　2真 　　3真正的 　　4错误 　　名称:Seqno dtype: bool 　　& # 39;& # 39;& # 39; 　　#删除系列重复数据 　　打印(df [& # 39; Seqno& # 39;] .drop_duplicates ()) 　　& # 39;& # 39;& # 39; 　　0 0.0 　　4 1.0 　　名称:Seqno dtype: float64 　　& # 39;& # 39;& # 39; 　　#删除dataframe重复数据 　　print (df.drop_duplicates ([& # 39; Seqno& # 39;])) #按照Seqno来去重 　　& # 39;& # 39;& # 39; 　　价格Seqno象征时间 　　0 1623.0 - 0.0:1473411962 　　4 1649.0 - 1.0:1473411963 　　& # 39;& # 39;& # 39; 　　# drop_dujplicates()第二个参数保持包含的值有:第一,最后,假的 　　print (df.drop_duplicates ([& # 39; Seqno& # 39;],保持=& # 39;这# 39;))#保存最后一个 　　& # 39;& # 39;& # 39; 　　价格Seqno象征时间 　　3 1623.0 - 0.0:1473411963 　　4 1649.0 - 1.0:1473411963 　　& # 39;& # 39;& # 39;

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