pandas drop_duplicates
函数 ： DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数：这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据，去除特定列下面的重复行。返回DataFrame格式的数据 ...
原文：3-Pandas数据初探索之缺失值处理与丢弃数据（填充fillna()、删除drop()、drop_duplicates()、dropna()）
一 了解缺失值 通常使用 NA not available 来代指缺失值 在Pandas的数据结构中，缺失值使用 NaN Not a Number 进行标识 除了汇总统计方法，还可以使用isnull 来对数据中缺失的样本占比 特征大致的缺失情况进行了解。 gt gt gt df pd.DataFrame one :pd.Series , , ,index a , b , c , ... two : ...
2020-07-26 22:06 0 561 推荐指数：
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若有一份数据，简略如下： 国家 啤酒消耗量 烈酒消耗量 红酒消耗量 总酒精消耗量 所在大洲 0 Afghanistan 0.0 0.0 0.0 0.0 ...
pandas中drop_duplicates用法
pandas.DataFrame.drop_duplicates(self, subset=None, keep='first', inplace=False) 默认subset为全部列，但是可以自己指定 data=pd.DataFrame({'A':[2,2,3,2 ...
drop_duplicates()函数
１dataframe删除某一列的重复元素，默认只留下第一次出现的 inplace参数设置为true时直接在原数据上修改,为False时,生成副本. 注意所有函数中inplace一旦设置为True,此时后面不能再跟任何函数,因为它整体已经是None.想要再跟函数只能再写一行. 且此时在前面 ...
pandas系列：drop,dropna,fillna,cut,isnull用法
1、dropna():丢掉所有带有NAN的项/行 DataFrame.dropna（self，axis = 0，how ='any'，thresh = None，subset = None，inplace = False ） axis: 0：删除包含缺失值的行。 1：删除包含 ...
pandas使用drop_duplicates去除DataFrame重复项
DataFrame中存在重复的行或者几行中某几列的值重复，这时候需要去掉重复行，示例如下： data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) 代码中subset对应的值是列名，表示只考虑这两列，将这两列 ...