資料去重可以使用duplicated()和drop_duplicates()兩個方法。
DataFrame.duplicated(subset = None,keep ='first')傳回boolean Series表示重複行
參數:
subset:列標籤或標籤序列,可選
只考慮用於標識重複項的某些列,預設使用所有列
keep:{'first','last',False},預設'first'
first:標記重複,True除了第一次出現。
last:標記重複,True除了最後一次出現。
錯誤:將所有重複標記為True。
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import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame df = pd.read_csv('./demo_duplicate.csv') print(df) print(df['Seqno'].unique()) # [0. 1.] # 使用duplicated 查看重复值 # 参数 keep 可以标记重复值 {'first','last',False} print(df['Seqno'].duplicated()) ''' 0 False 1 True 2 True 3 True 4 False Name: Seqno, dtype: bool ''' # 删除 series 重复数据 print(df['Seqno'].drop_duplicates()) ''' 0 0.0 4 1.0 Name: Seqno, dtype: float64 ''' # 删除 dataframe 重复数据 print(df.drop_duplicates(['Seqno'])) # 按照 Seqno 来去重 ''' Price Seqno Symbol time 0 1623.0 0.0 APPL 1473411962 4 1649.0 1.0 APPL 1473411963 ''' # drop_dujplicates() 第二个参数 keep 包含的值 有: first、last、False print(df.drop_duplicates(['Seqno'], keep='last')) # 保存最后一个 ''' Price Seqno Symbol time 3 1623.0 0.0 APPL 1473411963 4 1649.0 1.0 APPL 1473411963 '''
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