python用drop_duplicates()函數(shù)保留數(shù)據(jù)集的重復(fù)行

前兩天處理數(shù)據(jù)的時(shí)候，需要得到兩個數(shù)據(jù)的交集數(shù)據(jù)，所以要去除數(shù)據(jù)中非重復(fù)部分，只保留數(shù)據(jù)中的重復(fù)部分。

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?? 網(wǎng)上看了一下大家的教程，大部分都是教去除重復(fù)行，很少有說到僅保留重復(fù)行的。所以在這里用drop_duplicates這個去重函數(shù)來實(shí)現(xiàn)這個功能。

drop_duplicates函數(shù)介紹 ：

data.drop_duplicates(subset=[‘A’,‘B’],keep=‘first’,inplace=True)

#subset對應(yīng)的值是列名，表示只考慮這兩列，將這兩列對應(yīng)值相同的行進(jìn)行去重。

默認(rèn)值為subset=None表示考慮所有列。

keep='first’表示保留第一次出現(xiàn)的重復(fù)行，是默認(rèn)值。

keep另外兩個取值為"last"和False，分別表示保留最后一次出現(xiàn)的重復(fù)行和去除所有重復(fù)行。

inplace=True表示直接在原來的DataFrame上刪除重復(fù)項(xiàng)，而默認(rèn)值False表示生成一個副本。

要用函數(shù)取得數(shù)據(jù)集data中的重復(fù)列，分三個步驟 ：

（提前導(dǎo)入pandas模塊）

data0_1 = data.drop_duplicates() #保留第一個重復(fù)行

data0_2 = data.drop_duplicates(keep=False) #去除所有重復(fù)行

data0_3=pd.concat([data0_1,data0_2]).drop_duplicates(keep=False)

#合并起來再去重，只剩下真的重復(fù)行。

舉例：data中wangwu行和tony行重復(fù)，需要把它們兩行取出。

第一步：#保留第一個重復(fù)行

第二步：#去除所有重復(fù)行

第三步：#合并起來再去重

通過以上步驟實(shí)現(xiàn)取出數(shù)據(jù)中的重復(fù)行。

pandas.Dataframe之drop函數(shù)解析

DataFrame.drop( labels=None , axis=0 , index=None , columns=None , level=None , inplace=False , errors='raise' )

labels:指定行（或列） 的標(biāo)簽名

axis:'0'刪除行，'1'刪除列

inplace:是否替換原來的dataframe，默認(rèn)為'False'。'False':返回一個副本;'True':原dataframe直接被替換（內(nèi)存值修改）。

參考：

python進(jìn)行數(shù)據(jù)處理——pandas的drop函數(shù)

pandas.Dataframe.drop-pandas 1.3.5 documentation

Python中drop函數(shù)刪除指定行報(bào)錯？

題主你好,

你在新建DataFrame的時(shí)候已經(jīng)指定了行索引用a,b,c,d來表示,

所以你在刪除的時(shí)候,如果要使用index來指定要刪除的行,則要使用a,b,c,d其中一個, 如

df.drop('a',axis=0,inplace=True)

或者使用df.tail(1).index來表示倒數(shù)第1行:

df.drop(df.tail(1).index,axis=0,inplace=True)

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希望可以幫到題主, 歡迎追問.

刪除DataFrame某行或某列'>python pandas-->刪除DataFrame某行或某列

drop()刪除行列的操作，drop函數(shù)的axis參數(shù)0和1分別代表列和行。

直接采用drop函數(shù)即可，設(shè)置參數(shù)axis=0. 參數(shù)axis為0表示在0軸（列）上搜索名字為C的對象，然后刪除對象C對應(yīng)的行。

用drop函數(shù)設(shè)置參數(shù)axis=1. 參數(shù)axis為1表示在1軸（行）上搜索名字為col2的對象，然后刪除對象col2對應(yīng)的列。