pandas删除某一列中的重复数据

可以使用pandas库中的drop_duplicates函数删除某一列中的重复数据，具体的方法如下：

假设要删除DataFrame df中的列col中的重复数据，可以使用如下代码：

df.drop_duplicates(subset=['col'], inplace=True)

其中，subset参数指定要删除重复数据的列，inplace参数指定是否在原DataFrame上修改，当为True时表示在原DataFrame上修改，为False时表示返回一个新的DataFrame。

相关问题

pandas删除一列字符串数据中重复的字符，只保留一个

你可以使用pandas库的drop_duplicates函数，将列中重复的字符串数据删除。具体的代码如下：

df['列名'] = df['列名'].apply(lambda x: ''.join(sorted(set(x), key=x.index)))

这个方法可以去除重复的字符，并且保留第一个字符。

有4列数数据 如果某一列中有重复数据 删除整行 用pandas如何处理

如果您想在Pandas中删除具有重复值的行，您可以使用DataFrame的duplicated方法。

以下是代码示例：

import pandas as pd

# 假设您有以下数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
        'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
        'D': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 检查重复值
print(df.duplicated())

# 删除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 现在，数据框不再具有重复值
print(df)

请注意，您可以使用keep参数指定在重复行中要保留的值（第一个，最后一个或全部）。默认情况下，duplicated方法保留第一个出现的重复值。