pandas删除某一列中的重复数据
时间: 2023-11-27 19:11:04 浏览: 29
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。
pandas库查看某一列的重复值
可以使用pandas库的duplicated()函数来查看某一列的重复值,具体操作如下:
假设有一个名为df的DataFrame,其中包含一个名为col的列,可以通过以下代码查看col列的重复值:
```python
import pandas as pd
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'col': [1, 2, 3, 3, 4, 4, 5]})
# 查看col列的重复值
duplicates = df['col'].duplicated()
print(duplicates)
```
输出结果如下:
```python
0 False
1 False
2 False
3 True
4 False
5 True
6 False
Name: col, dtype: bool
```
其中,输出结果中每个值表示该行数据是否为重复数据,True表示重复,False表示不重复。可以根据需要对重复数据进行处理,例如删除重复数据等。