python pandas怎么删除重复值的所在行

可以使用`drop_duplicates()`方法来删除重复值所在的行。该方法默认会保留第一个出现的重复值所在的行，而将后面的重复值所在的行删除。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个带有重复值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 2], 'B': [4, 5, 6, 5]})
print(df)

# 删除重复值所在的行
df = df.drop_duplicates()
print(df)

输出结果如下：

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

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

在上面的代码中，我们首先创建了一个带有重复值的 DataFrame，然后使用 `drop_duplicates()` 方法删除重复值所在的行，并将结果保存回原来的 DataFrame 中。最后，我们打印出删除重复值后的 DataFrame。

相关问题

python 查找EXCEL 表中D列的重复值，保留最后一个重复值所在行，删除重复值所在的其它行

可以使用 Pandas 库来进行 Excel 表格的数据处理。具体的步骤如下：

1. 首先，使用 Pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 文件：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('filename.xlsx')

2. 选取 D 列，并找出其中的重复值。

duplicated = df[df['D'].duplicated(keep='last')]

这里使用了 Pandas 的 duplicated 函数，找出 D 列中的重复值。keep='last' 表示保留最后一个重复值。

3. 删除重复值所在的其它行。

df.drop_duplicates(subset=['D'], keep='last', inplace=True)

这里使用了 Pandas 的 drop_duplicates 函数，删除了 D 列中的重复值，并保留最后一个重复值所在的行。

完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('filename.xlsx')
duplicated = df[df['D'].duplicated(keep='last')]
df.drop_duplicates(subset=['D'], keep='last', inplace=True)

其中，'filename.xlsx' 是要处理的 Excel 文件名，'D' 列是要查找重复值的列名。

python pandas cut

pandas.cut是pandas库中的一个函数，用于将连续的数值变量划分为离散的数值区间。它的参数包括x（要划分的数值变量）、bins（划分的区间数）、right（区间是否包含右边界）、labels（划分后的区间标签）、retbins（是否返回划分后的区间边界值）、precision（浮点数类型的标签的精度）、include_lowest（是否包含最小值所在的区间）、duplicates（当有重复的区间边界值时的处理方式）、ordered（划分后的区间是否有序）。根据提供的引用，我们可以看出，该函数的使用方法如下所示：
pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates='raise', ordered=True)
其中，x为要划分的数值变量，bins为划分的区间数。接下来的参数都是可选的，你可以根据自己的需要设置。例如，可以通过设置right参数来控制区间是否包含右边界，通过设置labels参数来指定划分后的区间标签。另外，你还可以通过设置retbins参数来获取划分后的区间边界值。请注意，这只是一个简单的示例，具体的使用方法还需要根据你的具体需求来进行调整和使用。