回答情况：
提问时间：
问题标签：
我正在尝试堆叠两个数据文件(使用unionByName())，然后删除重复条目(使用drop_duplicates())。因为，如果是这样的话，在应用drop_duplicates()时，df1的行将始终被保留，这就是我想要的行为。
浏览 17修改于2022-06-28得票数 1
df.time: if y == y: df1 = df.drop_duplicatessubset = ['time', 'Variable', 'Value'], keep=False) df1 = df.drop_duplicates
浏览 2修改于2017-06-07得票数 0
回答已采纳
3246 2012-12-12 23:45:21 321 企图1:-3 2012-11-02 16:08:07 企图2:-
df = df.drop_duplicates
浏览 0提问于2020-12-24得票数 1
回答已采纳
请在我的流量下面找到，
注意ConvertJSONToSQL处理器，它接收5403并发送10804。有人能解释一下这里发生了什么吗？我希望看到输入和输出计数是相同的，就像CovertAvroToJSON处理器。这个增加的数量将直接影响到我的最终输出表，在那里我可以看到所有记录的副本。更新2/28我已经取出SplitAvro处理器和记录填充没有副本
浏览 3修改于2017-02-28得票数 1
回答已采纳
当我运行：df=df.drop_duplicates()时，我得到以下错误：如果我运行一个df.loc[:10].drop_duplicates()，它已经有错误了
有人知道是什么导致的吗？
浏览 0修改于2017-08-24得票数 2
回答已采纳
根据评论会话中的建议进行了编辑，目前我已经将问题范围缩小到drop_duplicates()，这会导致函数永远运行。删除drop_duplicates()后，函数可以在很短的时间内转到步骤df_output.to_csv()，但到此为止。我怀疑是复制品导致了这个问题。熊猫专家有什么建议吗？transform(lambda x: '|'.join(x.astype(str)))
df_output = df_rec[['userID', 'recommendedProducts']].drop
浏览 26修改于2019-09-15得票数 0
回答已采纳
当我使用biopandas包导入数据帧时，我无法让duplicated/drop_duplicates丢弃我的副本。3148 rows × 8 columns 我想使用以下命令在重复范围内检查它： df2 = df[df.duplicated(['col3','col4','col5'])] # show me duplicateshatp
7 ATOM NH1 ARG 93 11.793 5.843 63.538 hatp 正如您所看到的，它没有遵循d
浏览 17修改于2020-05-31得票数 0
|09-02-2022| F | A | |27-02-2022| M | B |final_df = final_df[final_df['data_liquidacao'].dt.date > today]
teste = final_df.drop_duplicates
浏览 6修改于2022-05-04得票数 0
我正在扫描导入数据中的重复行，并使用pd.duplicated和pd.drop_duplicates查找和删除重复行。我有一组似乎完全重复的行。没有被drop_duplicates标记的两行的示例：Site Name
浏览 1修改于2020-05-26得票数 0
我试图通过只考虑某个子集来使用Pandas.drop_duplicates()，但得到了错误的KeyError: Index(['days'], dtype='object') 索引如下：id, event_descriptionattribute1, attribute 2, attribute 3, days, days_supply, days_equivalent 我想忽略属性2和属性3，所以我运行了以下命令 df = df.drop_duplicatesTraceback (most recent call
浏览 59提问于2019-09-25得票数 1
回答已采纳
有没有办法把drop_duplicates和conditions一起使用？Customer_Id Customer_Name2 NaN Mark不幸的是，我不能为此使用drop_duplicates
浏览 1修改于2013-11-19得票数 2
例如，我的数据文件是：3 43 5no 8如果df['A']是一个数字，我想要drop_duplicates()。
浏览 2提问于2015-10-20得票数 1
回答已采纳
对于以下系列，drop_duplicates无法正常工作：8672.08672.08670.08670.08670.08672.08672.08672.08672.08670.08670.0通过使用drop_duplicateskeep='first')，它应该返回4个值：8670.08670.0
但实际上
浏览 0修改于2018-05-17得票数 0
编写一个名为remove_duplicates的函数，该函数将接受一个名为string的参数。此字符串输入将只包含a-z之间的字符。例如： string =
浏览 22修改于2017-03-17得票数 0
下面是一个在具有数十万条记录的数据集中获取重复项的快速SQL示例。我通常使用类似这样的东西：WHERE 1 < (SELECT count(afield1) FROM afile b WHERE a.afield1 = b.afield1);
浏览 1修改于2012-08-21得票数 43
回答已采纳
虽然这可以使用len(pandas.unique(my_index)) < len(my_index)完成，但我想知道是否可以将MultiIndex.has_duplicates属性用于此目的。(u'x', u'out', u'z', 12, u'y', u'in', u'z', 144)]print idx.has_duplicates
浏览 2提问于2014-12-14得票数 2
回答已采纳
我有一个类似这样的查询，我想返回in案例中的所有值以及匹配的行数。 从用户中选择id，name，age from USERS WHERE id IN (1,75,75)； 返回 1|约翰|25 75|山姆|30 但是我想要的是 1|约翰|25 75|山姆|30 75|山姆|30 这样的事情在sql中是可能的吗？如果你们对此有解决方案，我将不胜感激。 谢谢
浏览 14修改于2020-06-18得票数 0
回答已采纳
import pandas as pdprint'first_artist', 'duration_ms'])]['track_name'])) # 10904
data.drop_duplicates
浏览 4提问于2022-05-30得票数 0
我需要一个用于潘达斯 drop_duplicates(keep=False)的解决方案。不幸的是，keep=False选项无法在pyspark中使用..。'B': [3, 3, 5],df = pd.DataFrame(data=df_data)
df = df.drop_duplicates
浏览 1提问于2019-01-09得票数 1
回答已采纳
下面是我的数据我试图删除重复的标题行使用但是drop_duplicates()函数在这种情况下不起作用。
浏览 0提问于2018-02-23得票数 -3
回答已采纳
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号