Chuyển tới nội dung
Trang chủ » Drop Duplicates In A Subset Of Columns Per Row, Rowwise, Only Keeping The First Copy, Rowwise Only If There Are 3 Or More Duplicates Update Mới

Drop Duplicates In A Subset Of Columns Per Row, Rowwise, Only Keeping The First Copy, Rowwise Only If There Are 3 Or More Duplicates Update Mới

Bạn đang muốn tìm hiểu thông tin về chủ đề “Drop duplicates in a subset of columns per row, rowwise, only keeping the first copy, rowwise only if there are 3 or more duplicates”. chuyenphatnhanhdhlvn.com sẽ tổng hợp các thông tin để trả lời thắc mắt cho các bạn trong bài viết này. Mời các bạn đọc hết bài viết này để tìm được những thông tin mà mình muốn xem nhé. Bạn cũng có thể xem thêm một số bài viết chủ đề khác tại đây: chuyenphatnhanhdhlvn.com/blog drop duplicates pandas.

Xem thông tin về Drop duplicates in a subset of columns per row, rowwise, only keeping the first copy, rowwise only if there are 3 or more duplicates

Thông tin về câu hỏi

  • Câu hỏi: Drop duplicates in a subset of columns per row, rowwise, only keeping the first copy, rowwise only if there are 3 or more duplicates
  • Thời gian hỏi: Hỏi lúc 99 Phút Trước
  • Thời gian trả lời: Cập Nhập 23 Phút Trước
  • Số lượt xem: 2180

Drop duplicates in a subset of columns per row, rowwise, only keeping the first copy, rowwise only if there are 3 or more duplicates

Xem video liên quan đến Drop duplicates in a subset of columns per row, rowwise, only keeping the first copy, rowwise only if there are 3 or more duplicates

How to Remove Duplicate Rows in Pandas Dataframe? | GeeksforGeeks

How to remove duplicate values based on 2 columns in pandas?

To remove duplicate values based on two columns in pandas, you can use the drop_duplicates() method with the subset parameter set to a list of the two column names. Here’s an example:

python
import pandas as pd # create a sample DataFrame data = { 'col1': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'd'], 'col2': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4], 'col3': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70] } df = pd.DataFrame(data) # remove duplicates based on col1 and col2 df.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'], inplace=True) print(df)

Output:

css
col1 col2 col3 0 a 1 10 1 b 2 20 2 c 3 30 6 d 4 70

In this example, the drop_duplicates() method removes rows 3, 4, and 5, which are duplicates based on the values in columns ‘col1’ and ‘col2’. The resulting DataFrame only contains unique combinations of values in ‘col1’ and ‘col2’.

How does drop duplicates work in pandas?

In pandas, the drop_duplicates() method is used to remove duplicate rows from a DataFrame. It returns a new DataFrame with the duplicate rows removed.

By default, the method considers all columns of the DataFrame to determine whether two rows are duplicates. You can also specify a subset of columns to consider for duplicate detection using the subset parameter.

Here is an example of using drop_duplicates() method:

python
import pandas as pd # Creating a sample DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6, 7, 8, 9]}) # Print the original DataFrame print(df) # Drop the duplicate rows df = df.drop_duplicates() # Print the DataFrame after removing duplicates print(df)

The output of this code will be:

css
A B 0 1 4 1 2 5 2 3 6 3 1 7 4 2 8 5 3 9 A B 0 1 4 1 2 5 2 3 6 3 1 7 4 2 8 5 3 9

As you can see, the original DataFrame had two duplicate rows (rows 0 and 3), and they were removed from the new DataFrame returned by drop_duplicates().

How to remove duplicates in pandas column?

To remove duplicates in a Pandas column, you can use the drop_duplicates() method.

Here’s an example:

python
import pandas as pd # create a sample dataframe data = {'name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'John', 'Bob'], 'age': [28, 24, 22, 28, 22]} df = pd.DataFrame(data) # display the original dataframe print("Original dataframe:\n", df) # remove duplicates from the 'name' column df['name'] = df['name'].drop_duplicates() # display the dataframe after removing duplicates print("Dataframe after removing duplicates:\n", df)

In the example above, the drop_duplicates() method is called on the ‘name’ column of the dataframe df. This removes any duplicate values in the ‘name’ column, and the resulting column is assigned back to the ‘name’ column of df.

Note that the drop_duplicates() method by default keeps the first occurrence of each unique value and removes any subsequent occurrences. If you want to keep the last occurrence of each value instead, you can pass the argument keep='last' to the method.

Hình ảnh liên quan đến Drop duplicates in a subset of columns per row, rowwise, only keeping the first copy, rowwise only if there are 3 or more duplicates

Phát hiện thấy 16 hình ảnh phù hợp chủ đề Drop duplicates in a subset of columns per row, rowwise, only keeping the first copy, rowwise only if there are 3 or more duplicates.

Excel - Formula Or Vba To Find And Remove Row-Wise Duplicates But Keep  Column-Wise Duplicates - Stack Overflow
Excel – Formula Or Vba To Find And Remove Row-Wise Duplicates But Keep Column-Wise Duplicates – Stack Overflow
How To Drop Duplicate Rows In Pandas? - Python And R Tips
How To Drop Duplicate Rows In Pandas? – Python And R Tips
How To Remove Duplicates In Excel
How To Remove Duplicates In Excel
How To Remove Duplicates But Keep Rest Of The Row Values In Excel?
How To Remove Duplicates But Keep Rest Of The Row Values In Excel?

Bạn có thể xem thêm một số thông tin liên quan đến Drop duplicates in a subset of columns per row, rowwise, only keeping the first copy, rowwise only if there are 3 or more duplicates tại đây

Bình luận của người dùng về câu trả lời này

Có tổng cộng 169 bình luật về câu hỏi này. Trong đó:

  • 506 bình luận rất tuyệt vời
  • 967 bình luận tuyệt vời
  • 337 bình luận bình thường
  • 143 bình luận kém
  • 23 bình luận kém rém

Vậy là bạn đã xem xong bài viết chủ đề Drop duplicates in a subset of columns per row, rowwise, only keeping the first copy, rowwise only if there are 3 or more duplicates rồi đó. Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, hãy chia sẻ nó đến nhiều người khác nhé. Cảm ơn bạn rất nhiều.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *