如何删除数据框里的重复数据

Pandas 数据框提供了 drop_duplicates() 函数可以用来删除重复的行。

语法为：

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)

参数说明：
- subset：可选参数，表示根据哪些列来判断重复。
- keep：可选参数，默认值为 'first'。'first' 表示保留第一个出现的重复行，'last' 表示保留最后一个出现的重复行，False 表示全部删除。
- inplace：可选参数，默认值为 False。若为 True，则在原数据框上进行修改；若为 False，则返回一个新的数据框。

例：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3, 2], 'B':[4, 5, 6, 5], 'C':[7, 8, 9, 8]})
df = df.drop_duplicates()
print(df)

输出结果：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

这段代码中，我们创建了一个数据框，里面有重复的值, 然后通过drop_duplicates() 删除重复的行，保留第一个出现的。

请注意，如果需要根据某几列来删除重复行，可以传入参数 subset = [list of columns]