unique（）和drop_duplicates()

在Pandas库中，`unique()` 和 `drop_duplicates()` 都是处理数据集中重复值的重要工具。

`unique()` 函数主要用于返回一个数组或Series中唯一的（非重复的）元素。例如，如果你有一个DataFrame的某一列，你可以用这个函数找出该列所有不同的值：

column_values = df['column_name'].unique()

这将返回一个列表或Series，包含列中所有唯一的值。

而 `drop_duplicates()` 则是用来从DataFrame或Series中删除重复的行。它默认基于所有列来判断是否重复，也可以通过`subset`参数指定只考虑特定列。其基本用法如下：

df_no_duplicates = df.drop_duplicates()

或者，如果你想保留第一次出现的记录，可以加上参数`keep='first'`：

df_first_unique = df.drop_duplicates(keep='first')

这会删除每一组重复的行，只保留第一行。

相关问题

drop_duplicates示例

假设你有一个包含重复元素的列表：

my_list = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5]

你可以使用 `drop_duplicates` 方法来删除重复元素：

unique_list = list(set(my_list))
print(unique_list)

输出结果为：

[1, 2, 3, 4, 5]

另一种方法是使用 Pandas 库：

import pandas as pd

my_list = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5]
my_series = pd.Series(my_list)
unique_series = my_series.drop_duplicates()
unique_list = unique_series.tolist()
print(unique_list)

输出结果为：

[1, 2, 3, 4, 5]

以上两种方法都可以用来删除列表中的重复元素。

pandas drop_duplicates返回none

当你在Pandas DataFrame上调用`drop_duplicates()`方法去除重复行时，这个方法不会直接返回None，而是直接修改原始DataFrame，删除了重复的行，并返回一个新的DataFrame（如果有的话）。如果你不想改变原数据框，你可以设置`keep='first'`（默认）或`keep='last'`来保留第一份或最后一份出现的重复项，而其他则会被删除。

例如：

# 假设df是一个DataFrame
df_dedup = df.drop_duplicates()
# 或者
df_unique_first = df.drop_duplicates(keep='first')

如果你想查看结果是否为空，可以简单地检查返回的新DataFrame的形状（如`len(df_dedup)`），或者看是否有非空值（如`df_dedup.notnull().all().any()`）。

注意，如果你没有任何重复的行，那么`drop_duplicates()`确实不会创建新的DataFrame，但它会返回一个与原DataFrame大小相同的空DataFrame。在这种情况下，你需要确认输入的数据已经没有重复项。