假设您有一个数据框,删除第一个重复行的结果是,
Id Age 0 1 12 3 4 13 4 5 14 5 6 12 6 2 13 7 7 16 8 3 14 9 9 15 10 10 14
为了解决这个问题,我们将遵循以下步骤-
定义一个数据框
在“ Id”和“ Age”列中应用drop_duplicates函数,然后将keep初始值分配为“ last”。
df.drop_duplicates(subset=['Id','Age'],keep='last')
将结果存储在相同的数据框中并打印
让我们看一下下面的实现以获得更好的理解-
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Id':[1,2,3,4,5,6,2,7,3,9,10], 'Age':[12,13,14,13,14,12,13,16,14,15,14] }) print("DataFrame is:\n",df) df = df.drop_duplicates(subset=['Id','Age'],keep='last') print("Dataframe after removing first duplicate rows:\n", df)
DataFrame is: Id Age 0 1 12 1 2 13 2 3 14 3 4 13 4 5 14 5 6 12 6 2 13 7 7 16 8 3 14 9 9 15 10 10 14 Dataframe after removing first duplicate rows: Id Age 0 1 12 3 4 13 4 5 14 5 6 12 6 2 13 7 7 16 8 3 14 9 9 15 10 10 14