有4列数数据 如果某一列中有重复数据 删除整行 用pandas如何处理

如果您想在Pandas中删除具有重复值的行，您可以使用DataFrame的duplicated方法。

以下是代码示例：

import pandas as pd

# 假设您有以下数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
        'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
        'D': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 检查重复值
print(df.duplicated())

# 删除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 现在，数据框不再具有重复值
print(df)

请注意，您可以使用keep参数指定在重复行中要保留的值（第一个，最后一个或全部）。默认情况下，duplicated方法保留第一个出现的重复值。

相关问题

pandas删除某一列中的重复数据

可以使用pandas库中的drop_duplicates函数删除某一列中的重复数据，具体的方法如下：

假设要删除DataFrame df中的列col中的重复数据，可以使用如下代码：

df.drop_duplicates(subset=['col'], inplace=True)

其中，subset参数指定要删除重复数据的列，inplace参数指定是否在原DataFrame上修改，当为True时表示在原DataFrame上修改，为False时表示返回一个新的DataFrame。

pandas 某一列中如果出现重复数据，将当前行和出现重复数据的行进行比较

可以通过 pandas 的 `duplicated()` 和 `groupby()` 方法来实现。

首先，使用 `duplicated()` 方法检查某一列是否有重复数据。例如，我们要查找 DataFrame `df` 中列名为 `col1` 的列是否有重复数据：

duplicates = df['col1'].duplicated()

`duplicates` 是一个布尔型的 Series，其中 `True` 表示该行数据在 `col1` 中有重复数据。

接下来，使用 `groupby()` 方法按照 `col1` 进行分组，然后使用 `transform()` 方法将分组后的数据与原始数据进行比较。例如，我们要将重复数据与其对应行进行比较，并将结果保存在新的列 `compare_col` 中：

compare_col = df.groupby('col1')['col2'].transform(lambda x: x == x[duplicates])
df['compare_col'] = compare_col

上述代码中，`groupby('col1')['col2']` 表示将 DataFrame 按照 `col1` 进行分组，并取出每个分组中的 `col2` 列。`transform()` 方法将每个分组中的 `col2` 列与重复数据进行比较，然后返回一个布尔型的 Series，表示比较结果。最后，将该 Series 赋值给新的列 `compare_col`。

这样，就可以将出现重复数据的行和当前行进行比较，并将结果保存在新的列中了。