팬더 일반적 데이터를 판독 엑셀 후 중량 두 가지 방식에 필요하다면, 하나가 다른 하나는 재 직접 팬더이고, 표지
, 아래와 같이 데이터 엑셀 :
(1)을 사용 drop_duplicates ( 집합 = 없음, 킵은 = '최초 ', 인플레 이스)는 거짓 =하지 제거 중복
: 매개 변수의
매개 변수
----------
부분 집합 : 레이블이나 열 레이블의 순서, 선택 사항
만에 의해, 중복 확인을 위해 특정 열을 고려
모든 열의 기본 사용 (열 지정 표시, 각 행은 완전히 기본 기록
, 중복 된 것으로 확인 될 것 같은)
유지 : { '첫째', '마지막', 거짓} 기본 '첫 번째'
- first: 드롭 중복 제외에 대한 첫 번째 항목에서.
- last:를 드롭 마지막 발생에서 중복을 제외하고.
- 거짓 :. 드롭 모든 중복
(첫 번째 또는 마지막 예약 중복 행을 제거하거나 모두 삭제)
상대 고정 : 부울 기본 거짓
중복은 내 놓습니다 모델 유형에 떨어 뜨리거나 사본으로 돌아갑니다
(직접 교체 또는 사본을 보관)
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.read_excel(r'C:\Users\liuchao\Desktop\Students.xlsx', 'Sheet1')
>>> df
ID Name Test_1 Test_2 Test_3
0 0 Student_001 41 31 54
1 1 Student_002 86 22 59
2 2 Student_003 54 25 68
3 3 Student_004 82 36 92
4 4 Student_001 41 31 93
# 如上图所示，df中其实是没有重复的，因此在做删除时，是不会删除任一行的
>>> df.drop_duplicates()
ID Name Test_1 Test_2 Test_3
0 0 Student_001 41 31 54
1 1 Student_002 86 22 59
2 2 Student_003 54 25 68
3 3 Student_004 82 36 92
4 4 Student_001 41 31 93
# 删除Name中的相同数据，并保留最后重复中的最后一行记录
>>> df1 = df.drop_duplicates(['Name'], keep='last')
>>> df1
ID Name Test_1 Test_2 Test_3
1 1 Student_002 86 22 59
2 2 Student_003 54 25 68
3 3 Student_004 82 36 92
4 4 Student_001 41 31 93
# 只有当Name, Test_1中两列重复时，才删除重复行
>>> df2 = df.drop_duplicates(['Name', 'Test_1'], keep='first')
>>> df2
ID Name Test_1 Test_2 Test_3
0 0 Student_001 41 31 54
1 1 Student_002 86 22 59
2 2 Student_003 54 25 68
3 3 Student_004 82 36 92
# 由于此时inreplace默认为false，因此df并不会发生变化
>>> df
ID Name Test_1 Test_2 Test_3
0 0 Student_001 41 31 54
1 1 Student_002 86 22 59
2 2 Student_003 54 25 68
3 3 Student_004 82 36 92
4 4 Student_001 41 31 93
df.duplicated 사용하지 2 행 중복 표지 (집합 없음 =, = '제'계속)
>>> df['res'] = df.duplicated(['Name'], keep='last')
>>> df
ID Name Test_1 Test_2 Test_3 res
0 0 Student_001 41 31 54 True
1 1 Student_002 86 22 59 False
2 2 Student_003 54 25 68 False
3 3 Student_004 82 36 92 False
4 4 Student_001 41 31 93 False
# 这样便对原数据进行了标记，可以将结果输入到excel中，做进一步处理
>>> df.to_excel(r'C:\Users\liuchao\Desktop\Students.xlsx', 'Sheet2', index=None)
하하, 당신이 내 공개 번호로 관심, 제발 임금의 관심을 경우, 중복 된 데이터를 처리하는 방법을 학습 팬더에 대한 그의 : 파이썬 가젯. 더 편리하게하기 위해 함께 작업
