首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在python中从dataframe中提取唯一行

在Python中从DataFrame中提取唯一行,可以使用drop_duplicates()方法。

drop_duplicates()方法用于去除DataFrame中的重复行,并返回一个新的DataFrame。它的语法如下:

代码语言:txt
复制
df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)

参数说明:

  • subset:可选参数,用于指定要考虑的列名或列名的列表。默认为None,表示考虑所有列。
  • keep:可选参数,用于指定保留哪个重复的行。可选值为'first'、'last'、False,默认为'first',表示保留第一个出现的重复行。
  • inplace:可选参数,用于指定是否在原始DataFrame上进行修改。默认为False,表示返回一个新的DataFrame。

示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个包含重复行的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)

# 提取唯一行
unique_df = df.drop_duplicates()

print(unique_df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c

在这个例子中,原始DataFrame中有重复的行(第1行和第4行、第2行和第5行、第3行和第6行),使用drop_duplicates()方法提取出了唯一的行。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云数据库TDSQL、腾讯云数据仓库CDW、腾讯云数据传输服务DTS等。你可以通过腾讯云官网了解更多相关产品的详细信息和使用方法。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • DataFrame删除列

    操作数据的时候,DataFrame对象删除一个或多个列是常见的操作,并且实现方法较多,然而这中间有很多细节值得关注。...这是因为drop方法,默认是删除。 如果用axis=0或axis='rows',都表示展出行,也可用labels参数删除。...如果这些对你来说都不是很清楚,建议参阅《跟老齐学Python:数据分析》对此的详细说明。 另外的方法 除了上面演示的方法之外,还有别的方法可以删除列。...首先,del df['b']有效,是因为DataFrame对象实现了__delitem__方法,执行del df['b']时会调用该方法。但是del df.b呢,有没有调用此方法呢?...当然,并不是说DataFrame对象的类就是上面那样的,而是用上面的方式简要说明了一下原因。 所以,Pandas要删除DataFrame的列,最好是用对象的drop方法。

    7K20

    pythonpandas库DataFrame和列的操作使用方法示例

    用pandasDataFrame时选取或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...类型 data[['w','z']] #选择表格的'w'、'z'列 data[0:2] #返回第1到第2的所有,前闭后开,包括前不包括后 data[1:2] #返回第20计,返回的是单行...[data.b 6,3:4] #选择'b'列中大于6所的第4列,有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'列中大于5所的第...3-5(不包括5)列 Out[32]: c d three 12 13 data.ix[data.a 5,[2,2,2]] #选择'a'列中大于5所的第2列并重复3次 Out[33]: c...github地址 到此这篇关于pythonpandas库DataFrame和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

    13.4K30

    PythonDataFrame模块学

    本文是基于Windows系统环境,学习和测试DataFrame模块:   Windows 10   PyCharm 2018.3.5 for Windows (exe)   python 3.6.8...=‘first'时,就是保留第一次出现的重复   # keep='last'时就是保留最后一次出现的重复。   ...1 1 wang   # 2 2 li   print(data.columns.values.tolist())   # ['ID', 'name']   获取DataFrame名   import...'表示去除列   # how: 'any'表示或列只要含有NaN就去除,'all'表示或列全都含有NaN才去除   # thresh: 整数n,表示每行或列至少有n个元素补位NaN,否则去除   ...# subset: ['name', 'gender'] 子集中去除NaN值,子集也可以index,但是要配合axis=1   # inplace: 如何为True,则执行操作,然后返回None

    2.4K10

    (六)Python:PandasDataFrame

    与Series相比,除了可以每一个键对应许多值之外,还增加了列索引(columns)这一内容,具体内容如下所示: 自动生成行索引         DataFrame也能自动生成行索引,索引0开始,代码如下所示...print(frame.iloc[0:2, 0]) # 第零和第一的第零列(第一个0可省略) print(frame.iloc[0:2]) # 少了第二个参数,就会输出所有列 print...2    5000 3    6000 Name: pay, dtype: object 取得第零和第一的第零列 1    xiaoming 2    xiaohong Name:...admin  2 3  admin  3 另一种删除方法     name  a 1  admin  1 3  admin  3 (1)添加列         添加列可直接赋值,例如给 aDF 添加...        删除数据可直接用“del 数据”的方式进行,但这种方式是直接对原始数据操作,不是很安全,pandas 可利用 drop()方法删除指定轴上的数据,drop()方法返回一个新的对象,不会直接修改原始数据

    3.8K20

    使用 iTextSharp VS ComPDFKit C# PDF 中提取文本

    对于开发人员来说, PDF 中提取文本是有效数据提取的第一步。你们的一些人可能会担心如何使用 C# PDF 中提取文本。iTextSharp 一直是 PDF 文本提取的有效解决方案。...本指南中,我们将深入研究如何使用 iTextSharp C# 中进行 PDF 文本提取,涵盖安装和项目设置到提供代码示例的所有内容。...如何使用 ComPDFKit C# PDF 中提取文本?下载用于文本提取的 ComPDFKit C# 库首先,您需要 Nuget 中下载并安装 ComPDFKit C# 库。...PDF 中提取文本要使用 ComPDFKit C# 的 PDF 文档中提取文本,只需按照这些代码示例操作即可。...与 ComPDFKit 相比,很明显,使用 iTextSharp 需要编写冗长而复杂的代码,而 ComPDFKit 仅需不到 10 代码即可从 PDF 中提取文本。

    11710

    提取视频的音频——python程序搞定「建议收藏」

    写在开头 提取音频 安装 python提取音频 分析音频 安装 python 包 读取音频 matplotlib 画信号强度图 librosa 画信号强度图 写在开头   身处数据爆炸增长的时代...我们可以使用 python提取视频的音频,而这仅仅需要安装一个体量很小的python包,然后执行三程序!   语音数据在数据分析领域极为重要。比如可以分析语义、口音、根据人的情绪等等。...提取音频   需要用到 python 包 moviepy,这里是moviepy 的 github 地址 安装 python 包 安装 moviepy,cmd 或 bash 输入 pip install...moviepy 提取音频 假设有一个 mp4 文件路径为”e:/chrome/my_video.mp4″,我们想提取其音频保存到”“e:/chrome/my_audio.wav””,那么三程序为: from...AudioFileClip("e:/chrome/my_video.mp4") my_audio_clip.write_audiofile("e:/chrome/my_audio.wav")   执行上面的三程序

    1.4K20

    Python-dataframe如何把出生日期转化为年龄?

    作者:博观厚积 简书专栏:https://www.jianshu.com/u/2f376f777ef1 我们在做数据挖掘项目或大数据竞赛时,如果个体是人的时候,获得的数据可能有出生日期的Series...比如这样的一些数: # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series, DataFrame...数据来看,'10/8/00'之类的数,最左边的数表示月份,中间的数表示日,最后的数表示年度。...实际上我们分析时并不需要人的出生日期,而是需要年龄,不同的年龄阶段会有不同的状态,比如收入、健康、居住条件等等,且能够很好地把不同样本的差异性进行大范围的划分,而不是像出生日期那样包含信息量过大且算法训练时不好作为有效数据进行训练...当前的年份frame['age']=now_year-frame.birth.dt.yearframe 在这里使用了dt.datetime.today().year来获取当前日期的年份,然后将birth数据的年份数据提取出来

    1.9K20
    领券