drop_duplicatespandas今回はDataFrameの重複した行の削除に使う関数の解説です。コードと画像をたくさん使っています。参考になれば幸いです。重複列の削除この記事で解説します。pop、del、dropの3つの基本的な使い方は以下の記事でまとめています。【Python】pandasのデータフレームで行・列を削除する方法こんにちは、今回はpandasのDataFrameで行や列を削除する方法を解説していきます。それぞれの役割やメリットを確認しながら基本的なポイントを押さえていきましょう。[...]この記事ではdrop_duplicates関数に関して解説していきます。TrueでもとのDataFrameを変更するそれぞれの引数の解説では以下のデータフレームを使います。6])dfもとのデータフレームdrop_duplicates関数は、重複している行を削除するものです。重複している列を削除したい場合は転置すると行として同じように処理できます。subsetの役割デフォルトですべての列が重複している行を削除する。subset='列名'または、列名のリストを渡す。文字列の大文字と小文字は区別されるので注意が必要です。特定の列が重複する行を削除Pythondf.drop_duplicates(subset='class')1df.drop_duplicates(subset='class')特定の列の重複を削除もし、複数の列の重複を削除したい場合は以下のように列名のリストを渡しましょう。'address'])複数の列の重複を削除keepの役割'first'(デフォルト):重複している最初の行を残す'last':重複している最後の行を残すFalse:重複している行すべて削除する‘first’のときは上の画像(複数の列を削除)をになります。デフォルトなので引数には何も必要ありません。keep='last')keep=’last’のときデフォルトのときと残ってる行が異なるのが分かります。keep=False)keep=Falseのときこの場合、重複している行はすべて削除されるので注意してください。ignore_indexの役割Trueにするとindexを0から設定してくれます。ignore_index=True)indexを0から割り当てるinplaceの役割これは他のpandasの関数でもよく見る引数ですね。デフォルトでdrop_duplicates関数はもとのDataFrame(df)を変更しない。inplace=True:もとのDataFrameごと変更できる。inplace=True)df元のデータフレームを変更するもし、重複を削除したはずなのに変更が反映されていないときは、このinplaceを確認してみてください。'address']))もとのDataFrameも維持しながら変更を反映することも可能です。まとめ今回はデータフレームの重複した行を削除するdrop_duplicates関数を見ていきました。ほかにも削除に使える関数をまとめてます。【Python】pandasのデータフレームで行・列を削除する方法こんにちは、今回はpandasのDataFrameで行や列を削除する方法を解説していきます。それぞれの役割やメリットを確認しながら基本的なポイントを押さえていきましょう。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。ABOUT独学で学んだことをアウトプットしているブログです。とことん独学ブログ.。