pandas.Series.drop_duplicates
-
Series.drop_duplicates(keep='first', inplace=False)[source] -
Возвращает Series с удаленными дубликатами.
Параметры: -
keep : {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’ -
- ‘first’ : Удаляет дубликаты, за исключением первого вхождения.
- ‘last’ : Удаляет дубликаты, за исключением последнего вхождения.
-
False: Удаляет все дубликаты.
-
inplace : boolean, default False -
Если
True, выполняет операцию на месте и возвращает None.
Возвращает: -
deduplicated : Series
См. также
-
Index.drop_duplicates - Эквивалентный метод для Index.
-
DataFrame.drop_duplicates - Эквивалентный метод для DataFrame.
-
Series.duplicated - Связанный метод для Series, указывающий на дубликаты значений Series.
Примеры
Генерирует Series с дублированными значениями.
>>> s = pd.Series(['lama', 'cow', 'lama', 'beetle', 'lama', 'hippo'], ... name='animal') >>> s 0 lama 1 cow 2 lama 3 beetle 4 lama 5 hippo Name: animal, dtype: object
С параметром ‘keep’ можно изменить поведение выбора дубликатов. Значение ‘first’ сохраняет первое вхождение для каждого набора дубликатов. Значение по умолчанию для keep – ‘first’.
>>> s.drop_duplicates() 0 lama 1 cow 3 beetle 5 hippo Name: animal, dtype: object
Значение ‘last’ для параметра ‘keep’ сохраняет последнее вхождение для каждого набора дубликатов.
>>> s.drop_duplicates(keep='last') 1 cow 3 beetle 4 lama 5 hippo Name: animal, dtype: object
Значение
Falseдля параметра ‘keep’ отбрасывает все наборы дубликатов. Установка значения ‘inplace’ вTrueвыполняет операцию на месте и возвращаетNone.>>> s.drop_duplicates(keep=False, inplace=True) >>> s 1 cow 3 beetle 5 hippo Name: animal, dtype: object
-
© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.24.2/reference/api/pandas.Series.drop_duplicates.html