pandas将一列重复的值删除

可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数来删除一列重复的值，具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个有重复值的数据框
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,2,3,4,4],'B':[5,6,6,7,8,8]})

# 删除重复值
df = df.drop_duplicates(['A'])

# 打印输出处理后的数据框
print(df)

运行结果如下：

   A  B
0  1  5
1  2  6
3  3  7
4  4  8

其中，drop_duplicates()函数的参数'['A']'表示只针对'A'列进行去重。如果需要移除所有列中的重复值，可以省略参数。

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pandas将一列中重复的值删除

可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数来删除重复的值。具体方法如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 7],
                   'B': [10, 20, 30, 30, 40, 50, 50, 60, 70]})

# 删除列'A'中的重复值
df = df.drop_duplicates(subset='A')

print(df)

输出结果为：

   A   B
0  1  10
1  2  20
2  3  30
4  4  40
5  5  50
7  6  60
8  7  70

其中，subset参数指定要去重的列，也可以指定多个列，使用列表形式传入即可。默认情况下，保留第一个出现的值，删除后面出现的相同值，也可以使用keep参数来指定保留哪一个出现的值。

pandas将一列数据中的重复值删除

可以使用pandas库中的drop_duplicates函数来删除一列数据中的重复值。例如，若想删除名为“col”的列中的重复值，可以使用以下代码：

df.drop_duplicates(subset='col', keep='first', inplace=True)

其中，subset参数指定要删除重复值的列名，keep参数指定保留哪个重复值（'first'表示保留第一个，'last'表示保留最后一个），inplace参数指定是否在原始数据上进行修改。