Gấu trúc - Loại bỏ các bản sao
Phát hiện trùng lặp
Các hàng trùng lặp là các hàng đã được đăng ký nhiều hơn một lần.
Duration Date Pulse Maxpulse Calories
0 60 '2020/12/01' 110 130 409.1
1 60 '2020/12/02' 117 145 479.0
2 60 '2020/12/03' 103 135 340.0
3 45 '2020/12/04' 109 175 282.4
4 45 '2020/12/05' 117 148 406.0
5 60 '2020/12/06' 102 127 300.0
6 60 '2020/12/07' 110 136 374.0
7 450 '2020/12/08' 104 134 253.3
8 30 '2020/12/09' 109 133 195.1
9 60 '2020/12/10' 98 124 269.0
10 60 '2020/12/11' 103 147 329.3
11 60 '2020/12/12' 100 120 250.7
12 60 '2020/12/12' 100 120 250.7
13 60 '2020/12/13' 106 128 345.3
14 60 '2020/12/14' 104 132 379.3
15 60 '2020/12/15' 98 123 275.0
16 60 '2020/12/16' 98 120 215.2
17 60 '2020/12/17' 100 120 300.0
18 45 '2020/12/18' 90 112 NaN
19 60 '2020/12/19' 103 123 323.0
20 45 '2020/12/20' 97 125 243.0
21 60 '2020/12/21' 108 131 364.2
22 45 NaN 100 119 282.0
23 60 '2020/12/23' 130 101 300.0
24 45 '2020/12/24' 105 132 246.0
25 60 '2020/12/25' 102 126 334.5
26 60 20201226 100 120 250.0
27 60 '2020/12/27' 92 118 241.0
28 60 '2020/12/28' 103 132 NaN
29 60 '2020/12/29' 100 132 280.0
30 60 '2020/12/30' 102 129 380.3
31 60 '2020/12/31' 92 115 243.0
Bằng cách xem xét tập dữ liệu thử nghiệm của chúng tôi, chúng tôi có thể giả định rằng hàng 11 và 12 là trùng lặp.
Để phát hiện các bản sao, chúng ta có thể sử dụng duplicated()phương pháp.
Phương duplicated()thức trả về giá trị Boolean cho mỗi hàng:
Thí dụ
Trả về Truecho mọi hàng trùng lặp, othwerwise False:
print(df.duplicated())
Được chứng nhận!
Hoàn thành các mô-đun Pandas, làm bài tập, làm bài kiểm tra và bạn sẽ được chứng nhận w3schools!
$ 10 ĐĂNG KÝ
Loại bỏ các bản sao
Để loại bỏ các bản sao, hãy sử dụng drop_duplicates()phương pháp này.
Thí dụ
Loại bỏ tất cả các bản sao:
df.drop_duplicates(inplace = True)
Hãy nhớ rằng: Phương (inplace = True)thức này sẽ đảm bảo rằng phương thức KHÔNG trả về một DataFrame mới , nhưng nó sẽ loại bỏ tất cả các bản sao khỏi DataFrame ban đầu .