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Der einfachste Weg, doppelte Zeilen in einem Pandas-DataFrame zu entfernen, ist die Verwendung der Funktion drop_duplicates()<\/a> , die die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n df.drop_duplicates(subset=None, keep=’first‘, inplace=False)<\/strong><\/span><\/p>\n Gold:<\/span><\/p>\n Dieses Tutorial bietet mehrere Beispiele f\u00fcr die praktische Verwendung dieser Funktion im folgenden DataFrame:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Zeilen mit doppelten Werten in allen<\/em> Spalten entfernt werden:<\/span><\/p>\n Standardm\u00e4\u00dfig entfernt die Funktion drop_duplicates() alle Duplikate au\u00dfer dem ersten.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnten jedoch das Argument keep=False<\/strong> verwenden, um alle Duplikate vollst\u00e4ndig zu entfernen:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Zeilen mit doppelten Werten nur in den Spalten mit der Bezeichnung Team<\/em> und Punkte<\/em> entfernt werden:<\/span><\/p>\n So entfernen Sie doppelte Spalten in Pandas<\/a> Der einfachste Weg, doppelte Zeilen in einem Pandas-DataFrame zu entfernen, ist die Verwendung der Funktion drop_duplicates() , die die folgende Syntax verwendet: df.drop_duplicates(subset=None, keep=’first‘, inplace=False) Gold: Teilmenge: welche Spalten ber\u00fccksichtigt werden m\u00fcssen, um Duplikate zu identifizieren. Der Standardwert sind alle Spalten. keep: Gibt an, welche Duplikate (falls vorhanden) aufbewahrt werden sollen. first: Alle doppelten Zeilen […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n\n
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import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({'team': ['a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd'],\n 'points': [3, 7, 7, 8, 8, 9],\n 'assists': [8, 6, 7, 9, 9, 3]})\n\n#display DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists\n0 to 3 8\n1 b 7 6\n2 b 7 7\n3 c 8 9\n4 c 8 9\n5 d 9 3<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Duplikate in allen Spalten entfernen<\/strong><\/span><\/h3>\n
df. drop_duplicates<\/span> ()\n\n team points assists\n0 to 3 8\n1 b 7 6\n2 b 7 7\n3 c 8 9\n5 d 9 3\n<\/strong><\/pre>\n df. drop_duplicates<\/span> (keep= False<\/span> )\n\n\tteam points assists\n0 to 3 8\n1 b 7 6\n2 b 7 7\n5 d 9 3\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 2:<\/strong><\/span> Duplikate in bestimmten Spalten entfernen<\/strong><\/span><\/h3>\n
df. drop_duplicates<\/span> (subset=[' team<\/span> ', ' points<\/span> '])\n\n team points assists\n0 to 3 8\n1 b 7 6\n3 c 8 9\n5 d 9 3\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So sortieren Sie Werte in einem Pandas DataFrame<\/a>
So filtern Sie einen Pandas DataFrame nach mehreren Bedingungen<\/a>
So f\u00fcgen Sie eine Spalte in einen Pandas DataFrame ein<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"