Python | Serie Pandas.drop_duplicates ()

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Series.drop_duplicates() Pandas Series.drop_duplicates() devuelve un objeto de serie con valores duplicados ‚ Äã‚Äãeliminado de este objeto de serie.

Sintaxis: Series.drop_duplicates (keep = `first`, inplace = False)

Parámetro:
mantener: {`first`, `last`, False}, default `first`
inplace: If True, realiza la operación en el lugar y devuelve Ninguno.

Devuelve: deduplicado: Serie

Ejemplo n.º 1: Usar Series.drop_duplicates () para eliminar valores duplicados ‚Äã‚Äãde este objeto de serie.


Salida:

Nosotros ahora usará Series.drop_duplicates () para eliminar valores duplicados ‚Äã‚Äãen los datos subyacentes de esta serie obj etc.


# importar pandas como pd

importar pandas como pd


# Crear serie

sr = < /código> pd.Series ([ 80 , 25 , 3 , 25 , 24 , 6 ])


# Crear índice

index_ = [ `Coca Cola` , `Sprite` , `Coca-Cola` , `Fanta` , ` Rocío` , ` ThumbsUp` ]


# establecer índice

sr.index = index_

< br> # Imprimir serie

imprimir (sr)

Salida:

Ahora usaremos Series.drop_duplicates () para eliminar los valores duplicados ​​en los datos base de este objeto de serie.


# eliminar duplicados

resultado = sr.drop_duplicates()


# Imprimir re sult

print (resultado)

Salida:

Como podemos ver en el salida, Series.drop_duplicates () con éxito Series.drop_duplicates () registros duplicados de este objeto de serie.

Ejemplo n.° 2: Use Series.drop_duplicates () para eliminar los valores duplicados ‚Äã‚Äãde esta serie de objetos.


# importar pandas como pd

importar pandas como pd


# Crear serie

sr = pd.Series ([ 11 , 11 , 8 , 18 , 65 , 18 , 32 , 10 , 5 , 32 , 32 ])


# Crear índice

index_ = pd. intervalo_fechas ( `2010-10-09` , puntos = 11 , frecuencia = `M` )


# establecer índice

sr.index = index_


# Imprimir series

imprimir (sr)

# eliminar duplicados

resultado = sr.drop_duplicates()


# Imprimir resultado

imprimir (resultado)

Salida:

Como vemos en la salida, Series. drop_duplicates () con éxito Series.drop_duplicates () registros duplicados de este objeto de serie.