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今天笔者想对pandas中的行进行去重操作,找了好久,才找到相关的函数
先看一个小例子
from pandas import Series, DataFrame data = DataFrame({'k': [1, 1, 2, 2]}) print data IsDuplicated = data.duplicated() print IsDuplicated print type(IsDuplicated) data = data.drop_duplicates() print data
执行结果是:
k
0 1
1 1
2 2
3 2
0 False
1 True
2 False
3 True
k
0 1
2 2
DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series,表示各行是否重复行。
而 drop_duplicates方法,它用于返回一个移除了重复行的DataFrame
这两个方法会判断全部列,你也可以指定部分列进行重复项判段。
drop_duplicates根据数据的不同情况及处理数据的不同需求,通常会分为两种情况,一种是去除完全重复的行数据,另一种是去除某几列重复的行数据,就这两种情况可用下面的代码进行处理。
1. 去除完全重复的行数据
data.drop_duplicates(inplace=True)
2. 去除某几列重复的行数据
data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True)
- subset: 列名,可选,默认为None
- keep: {‘first', ‘last', False}, 默认值 ‘first'
- first: 保留第一次出现的重复行,删除后面的重复行。
- last: 删除重复项,除了最后一次出现。
- False: 删除所有重复项。
- inplace:布尔值,默认为False,是否直接在原数据上删除重复项或删除重复项后返回副本。(inplace=True表示直接在原来的DataFrame上删除重复项,而默认值False表示生成一个副本。)
例如,希望对名字为k2的列进行去重,
data.drop_duplicates(['k2'])
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月02日
2024年11月02日
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