Python的pandas中，drop_duplicates函數(shù)怎么根據(jù)索引來(lái)去重？今天，我想去重復(fù)熊貓的臺(tái)詞。很長(zhǎng)一段時(shí)間后，我找到了相關(guān)的函數(shù)讓我們先看一個(gè)小例子[Python]查看純拷貝來(lái)自pa

Python的pandas中，drop_duplicates函數(shù)怎么根據(jù)索引來(lái)去重？

今天，我想去重復(fù)熊貓的臺(tái)詞。很長(zhǎng)一段時(shí)間后，我找到了相關(guān)的函數(shù)

讓我們先看一個(gè)小例子

[Python]查看純拷貝

來(lái)自pandas import series，dataframe

data=dataframe（{“K”：[1，1，2，2] }）

打印數(shù)據(jù)

isduplicated=數(shù)據(jù)。重復(fù)（）

打印重復(fù)

打印類(lèi)型（重復(fù)）

數(shù)據(jù)=data.drop復(fù)制（）

打印數(shù)據(jù)

執(zhí)行結(jié)果是：

[Python]查看純拷貝

k

0 1

1 1

2 2

3 2

[Python]查看純拷貝

0 false

1true

2 false

3 true

[Python]查看純拷貝

k

0 1

2

dataframe的duplicated方法返回一個(gè)布爾序列，指示每行是否重復(fù)。

And drop_u2;replications方法，用于返回刪除重復(fù)行的數(shù)據(jù)幀

這兩個(gè)方法將判斷所有列，您還可以指定一些列來(lái)判斷重復(fù)項(xiàng)。

例如，您要對(duì)名為K2的列進(jìn)行重復(fù)數(shù)據(jù)消除data.drop重復(fù)（[“K2”

Python編程中，如何實(shí)現(xiàn)將Excel文件中多個(gè)工作表合并為一個(gè)工作表？

使用Python panda庫(kù)，十行代碼。

建議安裝Anaconda或使用PIP install panda直接安裝panda。

合并工作表數(shù)據(jù)，遍歷每個(gè)工作表頁(yè)面，并使用concat函數(shù)合并所有工作表數(shù)據(jù)。

重復(fù)數(shù)據(jù)消除，使用drop Duplicate（）函數(shù)刪除重復(fù)數(shù)據(jù)。

要寫(xiě)入合并結(jié)果，請(qǐng)使用uExecl（）寫(xiě)入合并結(jié)果。

希望以上分享能對(duì)您有所幫助。歡迎評(píng)論和留言。

打算用Python做畢業(yè)設(shè)計(jì)，可以做哪些方面的？

現(xiàn)在人工智能和大數(shù)據(jù)很流行，Python在這些方面更強(qiáng)大。

供參考：https://www.toutiao.com/i6632168112936452612/在學(xué)習(xí)了這一系列教程之后，您可以開(kāi)始學(xué)習(xí)人工智能并找到一份好工作。

pandasdataframe怎么刪除index？

因?yàn)楫?dāng)您引用g.col[1:]時(shí)，索引不會(huì)更改。1、2、3、4對(duì)應(yīng)于1、3、5、7。只是缺少row0，所以當(dāng)您使用g.col[1:]-g.col[：]時(shí)，減法不是您所想的，panda將找到相同的索引來(lái)執(zhí)行該操作。因此，位置1、2、3和4的對(duì)應(yīng)值都與長(zhǎng)肌相同。沒(méi)有什么可以從第0行中減去的，那是Nan。最后你得到了Nan，0，0，0?？梢允褂胹hift將值下移到索引中。