詳解pandas使用drop_duplicates去除DataFrame重復(fù)項(xiàng)參數(shù)
Pandas之drop_duplicates：去除重復(fù)項(xiàng)
方法
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)
參數(shù)
這個drop_duplicate方法是對DataFrame格式的數(shù)據(jù)，去除特定列下面的重復(fù)行。返回DataFrame格式的數(shù)據(jù)。
- subset : column label or sequence of labels, optional 用來指定特定的列，默認(rèn)所有列
- keep : {‘first', ‘last', False}, default ‘first' 刪除重復(fù)項(xiàng)并保留第一次出現(xiàn)的項(xiàng)
- inplace : boolean, default False 是直接在原來數(shù)據(jù)上修改還是保留一個副本
DataFrame中存在重復(fù)的行或者幾行中某幾列的值重復(fù)，這時候需要去掉重復(fù)行，示例如下：
data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True)
代碼中subset對應(yīng)的值是列名，表示只考慮這兩列，將這兩列對應(yīng)值相同的行進(jìn)行去重。默認(rèn)值為subset=None表示考慮所有列。
keep='first'表示保留第一次出現(xiàn)的重復(fù)行，是默認(rèn)值。keep另外兩個取值為"last"和False，分別表示保留最后一次出現(xiàn)的重復(fù)行和去除所有重復(fù)行。
inplace=True表示直接在原來的DataFrame上刪除重復(fù)項(xiàng)，而默認(rèn)值False表示生成一個副本。
將副本賦值給dataframe：
data=data.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False)
這一行代碼與文章開頭提到的那行代碼效果等效，但是如果在該DataFrame上新增一列:
data['extra']=test_data['item_price_level']
就會報(bào)如下錯誤：
SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
所以如果想對DataFrame去重，最好采用開頭提到的那行代碼。
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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