时间:2021-05-22
Pandas提供了duplicated、Index.duplicated、drop_duplicates函数来标记及删除重复记录
duplicated函数用于标记Series中的值、DataFrame中的记录行是否是重复,重复为True,不重复为False
pandas.DataFrame.duplicated(self, subset=None, keep='first')
pandas.Series.duplicated(self, keep='first')
其中参数解释如下:
subset:用于识别重复的列标签或列标签序列,默认所有列标签
keep=‘frist':除了第一次出现外,其余相同的被标记为重复
keep='last':除了最后一次出现外,其余相同的被标记为重复
keep=False:所有相同的都被标记为重复
import numpy as npimport pandas as pd #标记DataFrame重复例子df = pd.DataFrame({'col1': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'three', 'four'], 'col2': [1, 2, 1, 2, 1, 1, 1], 'col3':['AA','BB','CC','DD','EE','FF','GG']},index=['a', 'a', 'b', 'c', 'b', 'a','c'])#duplicated(self, subset=None, keep='first')#根据列名标记#keep='first'df.duplicated()#默认所有列,无重复记录df.duplicated('col1')#第二、四、五行被标记为重复df.duplicated(['col1','col2'])#第五行被标记为重复#keep='last'df.duplicated('col1','last')#第一、三、四行被标记重复df.duplicated(['col1','col2'],keep='last')#第三行被标记为重复#keep=Falsedf.duplicated('col1',False)#Series([True,True,True,True,True,False,False],index=['a','a','b','c','b','a','c'])df.duplicated(['col1','col2'],keep=False)#在col1和col2列上出现相同的,都被标记为重复type(df.duplicated(['col1','col2'],keep=False))#pandas.core.series.Series#根据索引标记df.index.duplicated()#默认keep='first',第二、五、七行被标记为重复df.index.duplicated(keep='last')#第一、二、三、四被标记为重复df[df.index.duplicated()]#获取重复记录行df[~df.index.duplicated('last')]#获取不重复记录行#标记Series重复例子#duplicated(self, keep='first')s = pd.Series(['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'three', 'four'] ,index= ['a', 'a', 'b', 'c', 'b', 'a','c'],name='sname')s.duplicated()s.duplicated('last')s.duplicated(False)#根据索引标记s.index.duplicated()s.index.duplicated('last')s.index.duplicated(False)drop_duplicates函数用于删除Series、DataFrame中重复记录,并返回删除重复后的结果
pandas.DataFrame.drop_duplicates(self, subset=None, keep='first', inplace=False)
pandas.Series.drop_duplicates(self, keep='first', inplace=False)
#删除DataFrame重复记录例子 #drop_duplicates(self, subset=None, keep='first', inplace=False) df.drop_duplicates() df.drop_duplicates('col1')#删除了df.duplicated('col1')标记的重复记录 df.drop_duplicates('col1','last')#删除了df.duplicated('col1','last')标记的重复记录 df1.drop_duplicates(['col1','col2'])#删除了df.duplicated(['col1','col2'])标记的重复记录 df.drop_duplicates('col1',keep='last',inplace=True)#inplace=True表示在原DataFrame上执行删除操作 df.drop_duplicates('col1',keep='last',inplace=False)#inplace=False返回一个副本 #删除Series重复记录例子 #drop_duplicates(self, keep='first', inplace=False) s.drop_duplicates()以上这篇Pandas标记删除重复记录的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
删除重复记录,将TABLE_NAME中的不重复记录保存到#TABLE_NAME中selectdistinct*into#table_namefromtable_
--处理表重复记录(查询和删除)/***************************************************************
以下就重复记录删除的问题作一阐述。有两个意义上的重复记录,一是完全重复的记录,也即所有字段均重复的记录,二是部分关键字段重复的记录,比如Name字段重复,而其他
本文实例讲述了python删除列表中重复记录的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:defremoveListDuplicates(seq):seen=
前言本文主要给大家介绍了关于MySQL中查询、删除重复记录的方法,分享出来供大家参考学习,下面来看看详细的介绍:查找所有重复标题的记录:selecttitle,