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失望的斑马
7 月前 |
在Pandas中,可以使用
drop_duplicates()
函数来删除特定数量的重复行。这个函数会返回一个新的DataFrame,其中不包含重复的行。
要删除特定数量的重复行,可以设置
keep
参数为
first
或
last
。默认情况下,
keep
参数的值为
first
,表示保留第一次出现的重复行,而删除后续出现的重复行。如果设置
keep
参数为
last
,则保留最后一次出现的重复行,而删除之前出现的重复行。
以下是删除特定数量的重复行的示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'col1': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
'col2': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除col1列中的2个重复行
df_drop_duplicates = df.drop_duplicates(subset='col1', keep='last')
print(df_drop_duplicates)
输出结果为:
col1 col2
1 1 a
3 2 b
5 3 c
在上述示例中,我们使用
subset
参数指定了要进行重复行检查的列(这里是
col1
),并将
keep
参数设置为
last
。结果DataFrame
df_drop_duplicates
中只包含了一列
col1
的唯一值,并删除了第一次出现的重复行。
关于Pandas的更多信息和详细用法,您可以参考腾讯云文档中的相关文档: Pandas(数据处理库) 。