如何删除数据框里的重复数据
时间: 2023-02-08 09:28:22 浏览: 72
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]
相关问题
python数据框怎么删除重复值
### 回答1:
在Python中,可以使用pandas库中的drop_duplicates()方法来删除重复值。
具体操作如下:
1. 导入pandas库
```python
import pandas as pd
```
2. 创建数据框
```python
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'a', 'c', 'd'], 'C': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']})
print(df)
```
输出结果如下:
```
A B C
0 1 a A
1 1 b B
2 2 a C
3 3 c D
4 4 d E
```
3. 删除重复值
```python
df.drop_duplicates(inplace=True)
print(df)
```
输出结果如下:
```
A B C
0 1 a A
1 1 b B
2 2 a C
3 3 c D
4 4 d E
```
其中,drop_duplicates()方法的参数inplace=True表示直接在原数据框中进行修改,不创建新的数据框。如果不想修改原数据框,可以不加该参数,而是将返回值赋给一个新的数据框,如:df_new = df.drop_duplicates()。
### 回答2:
在Python中,可以使用pandas库来处理数据框中的重复值。以下是一种常见的方法:
1. 首先,确保已经导入了pandas库。可以使用以下语句导入pandas库:
```python
import pandas as pd
```
2. 假设我们有一个名为df的数据框,其中包含了重复的值。我们可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数来删除这些重复值。该函数的语法如下:
```python
df.drop_duplicates()
```
3. 默认情况下,drop_duplicates()函数将所有列都用于比较重复值。如果只想基于某几个列来判断重复值,则可以使用subset参数。例如,如果想基于'col1'和'col2'两列来删除重复值,可以使用以下代码:
```python
df.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'])
```
4. drop_duplicates()函数默认保留第一个出现的重复值,将后续的重复值都删除。如果想保留最后出现的重复值,可以设置keep参数为'last'。例如:
```python
df.drop_duplicates(keep='last')
```
通过以上方法,可以根据需求在数据框中删除重复值。
### 回答3:
在Python中,可以使用pandas库中的DataFrame来删除数据框中的重复值。
首先,导入pandas库并创建一个示例数据框:
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 4, 4],
'B': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd', 'd']}
df = pd.DataFrame(data)
要删除数据框中的重复值,可以使用drop_duplicates()方法。默认情况下,该方法会保留第一次出现的值,并删除后续的重复值。下面是使用该方法删除重复值的示例代码:
df.drop_duplicates(inplace=True)
其中,inplace=True表示在原始数据框上进行修改,如果为False,则会返回一个新的数据框。
通过上述代码,数据框df中的重复值已被删除。
如果想要保留最后一次出现的值,并删除前面的重复值,可以设置keep参数为'last':
df.drop_duplicates(keep='last', inplace=True)
另外,还可以根据指定列来删除重复值。例如,设定按列'A'来删除重复值:
df.drop_duplicates(subset='A', inplace=True)
通过上述代码,数据框df中根据列'A'的重复值已被删除。
总而言之,通过pandas库中的drop_duplicates()方法,可以方便地删除Python数据框中的重复值。
R语言查看数据框中重复
你可以使用`duplicated()`函数来查看数据框中的重复记录。该函数返回一个逻辑向量,其中TRUE表示该行是重复的,FALSE表示该行不是重复的。例如,假设你有一个名为`df`的数据框,你可以使用以下代码来查看是否有重复记录:
```r
duplicated(df)
```
如果你想要找到所有重复记录,你可以使用以下代码:
```r
df[duplicated(df),]
```
这将返回一个由重复行组成的新数据框。如果你想要删除重复行,你可以使用以下代码:
```r
df <- df[!duplicated(df),]
```
这将返回一个不包含重复行的新数据框。