前言
在算face_track_id map有感:
开始验证
data={'state':[1,1,2,2,1,2,2,2],'pop':['a','b','c','d','b','c','d','d']}
frame=pd.DataFrame(data)
frame

frame.shape
$ (8,2)
# 说明duplicated()是对整行进行查重,return 重复了的数据,且只现实n-1条重复的数据(n是重复的次数)
frame[frame.duplicated() == True]
一开始还很疑惑,明明(1,b)只出现了1次,哪里duplicate了。其实,人家return的结果是去掉已经出现过一次的行数据了。
所以看起来有点confuse,感觉(1,b)并没有重复,但其实人家的函数很简洁呢,返回了重复值而且不冗余。

# 说明drop_duplicates()函数是将所有重复的数据都去掉了,且默认保留重复数据的第一条。
# 比如(2,d)出现了3次,在duplicated()中显示了2次,在drop_dupicates()后保留了一个
frame.drop_duplicates().shape
$ (4,2)
# 留下了完全唯一的数据行
frame.drop_duplicates()

最后
以上就是欢呼菠萝最近收集整理的关于python令人迷惑的duplicated和drop_duplicates()的全部内容,更多相关python令人迷惑内容请搜索靠谱客的其他文章。
本图文内容来源于网友提供,作为学习参考使用,或来自网络收集整理,版权属于原作者所有。
发表评论 取消回复