pandas删除行相同内容

如果要删除 DataFrame 中所有行的相同内容，可以使用 `drop_duplicates()` 方法。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 3, 4], 'B': [1, 2, 2, 3, 4], 'C': [1, 2, 3, 3, 4]})

# 删除所有行的相同内容
df = df.drop_duplicates()

print(df)

输出如下：

   A  B  C
0  1  1  1
1  1  2  2
2  2  2  3
3  3  3  3
4  4  4  4

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个 DataFrame，然后使用 `drop_duplicates()` 方法删除了所有行的相同内容，最后输出了结果。

相关问题

python pandas合并相同行

你可以使用 pandas 库中的 `groupby` 和 `agg` 函数来合并相同行。下面是一个简单的示例：

假设你有以下数据集：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Name': ['John', 'John', 'Alice', 'Alice', 'Bob', 'Bob'],
    'Age': [30, 30, 25, 25, 35, 35],
    'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000, 10000]
})

print(df)

输出：

    Name  Age  Salary
0   John   30    5000
1   John   30    6000
2  Alice   25    7000
3  Alice   25    8000
4    Bob   35    9000
5    Bob   35   10000

如果你想按照 `Name` 和 `Age` 合并相同行，并将 `Salary` 求和，可以使用如下代码：

df = df.groupby(['Name', 'Age']).agg({'Salary': sum}).reset_index()

print(df)

输出：

    Name  Age  Salary
0  Alice   25   15000
1    Bob   35   19000
2   John   30   11000

如上所示，相同的行已被合并，重复的 `Name` 和 `Age` 被删除，`Salary` 也被求和。

pandas删除重复行

要删除 pandas DataFrame 中的重复行，可以使用 `drop_duplicates()` 方法。该方法默认会比较所有列，如果有一行与另一行完全相同，则被视为重复行。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复行的 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice'],
        'age': [25, 30, 35, 25],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除重复行
df = df.drop_duplicates()

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

      name  age gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
2  Charlie   35      M

在上面的示例中，我们首先创建一个包含重复行的 DataFrame，然后使用 `drop_duplicates()` 方法删除了这些重复行。最后，打印了结果以验证删除操作是否正确。