dataframe去重
时间: 2023-07-08 12:47:12 浏览: 48
可以使用 pandas 库来对 dataframe 进行去重。具体操作可以使用 drop_duplicates() 函数,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a'], 'B': [1, 2, 1]})
# 对 dataframe 进行去重
df = df.drop_duplicates()
# 输出去重后的 dataframe
print(df)
```
输出结果为:
```
A B
0 a 1
1 b 2
```
其中,drop_duplicates() 函数默认会对所有列进行去重,如果只想对指定的列进行去重,可以通过传递 subset 参数来实现,例如:
```python
# 对指定列进行去重
df = df.drop_duplicates(subset=['A'])
```
相关问题
dataframe 去重
DataFrame 去重可以使用 `drop_duplicates()` 方法。该方法返回一个去重后的 DataFrame。
示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含重复数据的 DataFrame
data = {
'A': [1, 2, 3, 4, 4],
'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'd']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 去重
df = df.drop_duplicates()
print(df)
```
输出结果:
```
A B
0 1 a
1 2 b
2 3 c
3 4 d
```
python的dataframe去重
Python中的DataFrame去重可以使用drop_duplicates()方法。该方法可以删除DataFrame中的重复行。可以根据指定的列名或所有列来删除重复行。如果两行在所有列上的值都相同,则它们被视为重复行。下面是两个例子,一个是删除DataFrame中所有列的重复行,另一个是删除指定列的重复行。
删除DataFrame中所有列的重复行:
```
df.drop_duplicates()
```
删除指定列的重复行:
```
df.drop_duplicates(['Seqno'])
```
另外,如果你只需要删除Series中的重复值,可以使用Series的drop_duplicates()方法,如下所示:
```
df['Seqno'].drop_duplicates()
```