{"id":1302,"date":"2023-07-26T23:04:48","date_gmt":"2023-07-26T23:04:48","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-rilasciano-duplicati\/"},"modified":"2023-07-26T23:04:48","modified_gmt":"2023-07-26T23:04:48","slug":"i-panda-rilasciano-duplicati","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-rilasciano-duplicati\/","title":{"rendered":"Come rimuovere le righe duplicate in un pandas dataframe"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Il modo pi\u00f9 semplice per rimuovere righe duplicate in un DataFrame panda \u00e8 utilizzare la funzione <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/pandas-docs\/stable\/reference\/api\/pandas.DataFrame.drop_duplicates.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">drop_duplicates()<\/a> , che utilizza la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>df.drop_duplicates(subset=None, keep=&#8217;first&#8217;, inplace=False)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>sottoinsieme:<\/strong> quali colonne prendere in considerazione per identificare i duplicati. L&#8217;impostazione predefinita \u00e8 tutte le colonne.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>keep:<\/strong> specifica quali duplicati (se presenti) conservare.<\/span>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>first:<\/strong> rimuove tutte le righe duplicate tranne la prima.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>last:<\/strong> rimuove tutte le righe duplicate tranne l&#8217;ultima.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Falso<\/strong> : rimuove tutti i duplicati.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>inplace:<\/strong> indica se rimuovere i duplicati sul posto o restituire una copia del DataFrame.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial fornisce diversi esempi di utilizzo pratico di questa funzione sul seguente DataFrame:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">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<span style=\"color: #008080;\">#display DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #993300;\">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<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 1: rimuovi i duplicati in tutte le colonne<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come rimuovere righe con valori duplicati in <em>tutte<\/em> le colonne:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>df. <span style=\"color: #3366ff;\">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<p> <span style=\"color: #000000;\">Per impostazione predefinita, la funzione drop_duplicates() rimuove tutti i duplicati tranne il primo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tuttavia, potremmo utilizzare l&#8217;argomento <strong>keep=False<\/strong> per rimuovere completamente tutti i duplicati:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>df. <span style=\"color: #3366ff;\">drop_duplicates<\/span> (keep= <span style=\"color: #008000;\">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<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 2:<\/strong><\/span> <span style=\"color: #000000;\"><strong>rimuovi i duplicati in colonne specifiche<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come rimuovere le righe con valori duplicati solo nelle colonne etichettate <em>squadra<\/em> e <em>punti<\/em> :<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>df. <span style=\"color: #3366ff;\">drop_duplicates<\/span> (subset=[' <span style=\"color: #008000;\">team<\/span> ', ' <span style=\"color: #008000;\">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<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-rilasciano-colonne-duplicate\/\">Come rimuovere le colonne duplicate in Pandas<\/a><br \/> Come ordinare i valori in un Pandas DataFrame<br \/><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-filtrano-piu-condizioni\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come filtrare un Pandas DataFrame su pi\u00f9 condizioni<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/inserisci-la-colonna-dataframe-panda\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come inserire una colonna in un DataFrame Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il modo pi\u00f9 semplice per rimuovere righe duplicate in un DataFrame panda \u00e8 utilizzare la funzione drop_duplicates() , che utilizza la seguente sintassi: df.drop_duplicates(subset=None, keep=&#8217;first&#8217;, inplace=False) Oro: sottoinsieme: quali colonne prendere in considerazione per identificare i duplicati. 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