1、duplicates

duplicates發(fā)音

英：　　美：

duplicates中文意思翻譯

常用釋義：副本

n.副本，[印刷]復(fù)制品（duplicate的復(fù)數(shù)形式）；多重記錄；倍增

v.復(fù)制（duplicate的三單形式）

duplicates常用詞組：

in duplicate───一式二份

duplicate key───復(fù)制鍵

duplicate copy───副本；復(fù)制本

duplicates雙語使用場(chǎng)景

1、I refer to the thousands of pottery vessels and ancient lamps that are essentially duplicates of one another.───我指的是成千上萬的陶器器皿和古老的燈，它們基本上是一個(gè)接一個(gè)的復(fù)制品。

2、After working with this code for a while, you might discover one of the Set's core features: that it disallows duplicates.───使用上述代碼一段時(shí)間后，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè)Set的核心特性之一：它不允許重復(fù)。

3、These records are called suspect duplicates.───這些記錄稱為可疑副本。

4、Among the massive pages, there are lots of near-duplicates mainly because of the fact that electronic materials are easy to copy and move.───由于電子文本具有易復(fù)制易傳播的特點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)上存在著大量近似鏡像網(wǎng)頁(yè)，對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行消重處理是搜索引擎的一項(xiàng)重要工作。

5、Duplicates are not copied.───副本不能再被復(fù)制。

6、If you have all photos at least stored in a My Pictures or similar folder, finding duplicates takes only a few minutes.───如果你所有的圖片都存儲(chǔ)在“我的圖片”或類似的文件夾中，大概幾分鐘軟件就能幫我們發(fā)現(xiàn)重復(fù)圖片。

7、If you don't check to see if the record exists before you insert it, you could end up with duplicates in the database.───如果在插入之前沒有檢查記錄是否存在，可能會(huì)在數(shù)據(jù)庫(kù)中得到重復(fù)項(xiàng)。

8、Weighted: For a dataset that has no duplicates, bias the selection toward the front of the list.───加權(quán)：對(duì)于一個(gè)沒有重復(fù)的數(shù)據(jù)集，傾向于列表的前面的選擇。

9、Similarly create more duplicates and scale down in decreasing order as shown in the image below.───繼續(xù)復(fù)制多個(gè)圖層，等比縮小，做成下面的這個(gè)樣子。

duplicates相似詞語短語

1、duplicates not allowed───不可重復(fù)的

2、python刪除data中完全重復(fù)的行

在Python中，我們可以使用DataFrame的drop_duplicates方法來刪除完全重復(fù)的行。

在Python的pandas庫(kù)中，有一個(gè)非常實(shí)用的方法叫做drop_duplicates，它能夠幫助我們刪除DataFrame中完全重復(fù)的行。這個(gè)方法會(huì)返回一個(gè)刪除了重復(fù)行的新DataFrame，不會(huì)更改原來的DataFrame。默認(rèn)情況下，它會(huì)考慮所有列，但也可以選擇只考慮某些列。

例如，假設(shè)我們有以下的DataFrame：

python

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({

'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],

'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],

'C': ['small', 'large', 'large', 'small', 'small', 'large', 'small', 'small'],

'D': [1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6]

})

我們可以使用drop_duplicates方法刪除所有完全重復(fù)的行：

python

data_unique = data.drop_duplicates()

此時(shí)，data_unique就是一個(gè)新的DataFrame，其中刪除了所有完全重復(fù)的行。需要注意的是，drop_duplicates方法默認(rèn)保留第一次出現(xiàn)的行，刪除其后的重復(fù)行。如果你想刪除所有重復(fù)的行（即只要出現(xiàn)重復(fù)就刪除），你需要將參數(shù)keep設(shè)置為False：

python

data_unique = data.drop_duplicates(keep=False)

以上就是在Python中刪除DataFrame中完全重復(fù)的行的方法。如果你需要基于某些列來刪除重復(fù)的行（即這些列完全相同即為重復(fù)），你可以將列名放入一個(gè)列表中，然后傳遞給drop_duplicates方法的subset參數(shù)。例如，只基于列'A'和'B'來刪除重復(fù)的行：

python

data_unique = data.drop_duplicates(subset=['A', 'B'])

總的來說，Python提供了非常靈活和強(qiáng)大的工具來處理數(shù)據(jù)中的重復(fù)行，能夠滿足各種不同的需求。