duplicated函數(shù)python

**duplicated函數(shù)python：檢測和處理重復(fù)數(shù)據(jù)**

堅(jiān)守“ 做人真誠 · 做事靠譜 · 口碑至上 · 高效敬業(yè) ”的價(jià)值觀，專業(yè)網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)10余年為成都加固小微創(chuàng)業(yè)公司專業(yè)提供企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)營銷網(wǎng)站建設(shè)商城網(wǎng)站建設(shè)手機(jī)網(wǎng)站建設(shè)小程序網(wǎng)站建設(shè)網(wǎng)站改版，從內(nèi)容策劃、視覺設(shè)計(jì)、底層架構(gòu)、網(wǎng)頁布局、功能開發(fā)迭代于一體的高端網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)。

**duplicated函數(shù)python介紹**

在數(shù)據(jù)處理和分析中，我們經(jīng)常會(huì)遇到重復(fù)數(shù)據(jù)的問題。重復(fù)數(shù)據(jù)不僅會(huì)占用存儲(chǔ)空間，還會(huì)影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。為了解決這個(gè)問題，Python提供了一個(gè)非常有用的函數(shù)——duplicated函數(shù)。

duplicated函數(shù)是pandas庫中的一個(gè)函數(shù)，它可以用來檢測和處理重復(fù)數(shù)據(jù)。通過調(diào)用duplicated函數(shù)，我們可以快速找出數(shù)據(jù)中的重復(fù)項(xiàng)，并根據(jù)需要進(jìn)行處理。無論是數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析還是機(jī)器學(xué)習(xí)建模，duplicated函數(shù)都是一個(gè)非常實(shí)用的工具。

**duplicated函數(shù)的基本用法**

duplicated函數(shù)的基本用法非常簡單。我們只需要將待檢測的數(shù)據(jù)作為函數(shù)的參數(shù)傳入即可。下面是一個(gè)示例：

`python

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],

'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],

'C': [1, 2, 3, 4, 5]})

duplicates = data.duplicated()

print(duplicates)

運(yùn)行上述代碼，我們將得到一個(gè)布爾類型的Series對象。該Series對象的每個(gè)元素表示對應(yīng)行是否為重復(fù)數(shù)據(jù)。如果某一行是重復(fù)數(shù)據(jù)，則對應(yīng)位置的元素為True；否則為False。

**處理重復(fù)數(shù)據(jù)**

除了檢測重復(fù)數(shù)據(jù)外，duplicated函數(shù)還可以用來處理重復(fù)數(shù)據(jù)。我們可以通過調(diào)用drop_duplicates函數(shù)來刪除重復(fù)數(shù)據(jù)，或者使用keep參數(shù)來保留重復(fù)數(shù)據(jù)的某一個(gè)副本。

- 刪除重復(fù)數(shù)據(jù)

要?jiǎng)h除重復(fù)數(shù)據(jù)，我們可以使用drop_duplicates函數(shù)。該函數(shù)會(huì)返回一個(gè)去除重復(fù)數(shù)據(jù)的新DataFrame。下面是一個(gè)示例：

`python

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 5],

'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'e'],

'C': [1, 2, 3, 4, 5, 5]})

cleaned_data = data.drop_duplicates()

print(cleaned_data)

運(yùn)行上述代碼，我們將得到一個(gè)去除了重復(fù)數(shù)據(jù)的新DataFrame。在上面的例子中，原始數(shù)據(jù)中的最后一行是重復(fù)數(shù)據(jù)，經(jīng)過drop_duplicates處理后，該行被刪除了。

- 保留重復(fù)數(shù)據(jù)

有時(shí)候，我們可能需要保留重復(fù)數(shù)據(jù)的某一個(gè)副本。這時(shí)，我們可以使用keep參數(shù)。keep參數(shù)有三個(gè)可選值，分別是'first'、'last'和False。'first'表示保留第一個(gè)出現(xiàn)的重復(fù)數(shù)據(jù)，'last'表示保留最后一個(gè)出現(xiàn)的重復(fù)數(shù)據(jù)，F(xiàn)alse表示保留所有重復(fù)數(shù)據(jù)。

下面是一個(gè)示例：

`python

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 5],

'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'e'],

'C': [1, 2, 3, 4, 5, 5]})

kept_data = data.duplicated(keep='last')

print(kept_data)

運(yùn)行上述代碼，我們將得到一個(gè)布爾類型的Series對象。在上面的例子中，原始數(shù)據(jù)中的最后一行是重復(fù)數(shù)據(jù)，經(jīng)過duplicated函數(shù)處理后，該行被保留了。

**duplicated函數(shù)的相關(guān)問答**

1. 問：duplicated函數(shù)是否區(qū)分列的順序？

答：duplicated函數(shù)默認(rèn)會(huì)檢測所有列的重復(fù)數(shù)據(jù)，不區(qū)分列的順序。只要某一行的所有列的取值和其他行完全相同，就會(huì)被認(rèn)為是重復(fù)數(shù)據(jù)。

2. 問：duplicated函數(shù)是否可以用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)？

答：是的，duplicated函數(shù)可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。它在內(nèi)部使用了高效的算法，可以快速檢測和處理重復(fù)數(shù)據(jù)。

3. 問：duplicated函數(shù)能否處理缺失值？

答：duplicated函數(shù)默認(rèn)會(huì)將缺失值視為不同的取值，不會(huì)將其判定為重復(fù)數(shù)據(jù)。如果需要將缺失值視為相同的取值，可以通過設(shè)置參數(shù)keep='first'或keep='last'來實(shí)現(xiàn)。

4. 問：duplicated函數(shù)是否會(huì)改變原始數(shù)據(jù)？

答：duplicated函數(shù)不會(huì)改變原始數(shù)據(jù)，而是返回一個(gè)新的Series對象或DataFrame對象。如果需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，可以將處理后的結(jié)果賦值給原始數(shù)據(jù)。

5. 問：duplicated函數(shù)是否只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)？

答：不是的，duplicated函數(shù)可以處理各種類型的數(shù)據(jù)，包括數(shù)值型、字符型、日期型等。

通過使用duplicated函數(shù)，我們可以方便地檢測和處理重復(fù)數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和效率。無論是數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析還是機(jī)器學(xué)習(xí)建模，duplicated函數(shù)都是一個(gè)非常實(shí)用的工具。

分享標(biāo)題：duplicated函數(shù)python
文章URL：http://www.muchs.cn/article11/dgpjodd.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供軟件開發(fā)、網(wǎng)站內(nèi)鏈、App設(shè)計(jì)、微信小程序、云服務(wù)器、外貿(mào)建站

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)