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

如此用pandas库从没有表头列名的csv文件中根据其第5第6列与txt文件中第5第6列具有各自相同数据的条件筛选出包含第5第6行在内的一整行，并输出到新的csv文件中

当csv文件没有列名时，可以通过以下代码读取csv文件并为其分配列名：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_csv_file.csv', header=None)
df.columns = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6']

然后，可以读取txt文件并为其分配列名：

txt_df = pd.read_csv('your_txt_file.txt', sep='\t', header=None)
txt_df.columns = ['col5', 'col6', 'col7']

接下来，可以使用merge函数将两个DataFrame按照第5列和第6列进行合并，并保留csv文件中的其他列数据：

result = pd.merge(df, txt_df, on=['col5', 'col6'], how='inner')

这里使用了merge函数将df和txt_df按照第5列和第6列进行合并，how参数设置为'inner'表示只保留具有相同数据的行。此时，result中包含了符合条件的行及其所有列数据。

最后，将结果输出到新的csv文件中：

result.to_csv('your_output_file.csv', index=False)

这里使用了to_csv函数将结果输出到一个新的csv文件中，index参数设置为False表示不将行索引输出到文件中。

需要注意的是，如果想要在结果中保留csv文件中的第5行和第6行，可以在读取csv文件时设置这两行的数据类型为str，避免在读取csv文件时自动将其转换为数字类型。即：

df = pd.read_csv('your_csv_file.csv', header=None, dtype={4: str, 5: str})
df.columns = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6']

这样，在执行merge操作时，第5列和第6列的数据类型也是str类型，可以正确地匹配txt文件中的数据。

用python写一个代码，将唐探3.csv 中 comments列全部为数字的数据所在的一整行删除

可以使用pandas库读取csv文件并进行数据处理，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('唐探3.csv')

# 删除comments列全部为数字的数据所在的一整行
df = df[~df['comments'].str.isdigit()]

# 保存处理后的数据
df.to_csv('唐探3_processed.csv', index=False)

首先使用`pd.read_csv`读取csv文件，然后使用`~df['comments'].str.isdigit()`来选择不是全部为数字的数据，再使用`df[...]`对数据进行筛选，筛选出来的数据就是需要保留的数据，最后使用`df.to_csv`保存处理后的数据。这个过程中会自动删除comments列全部为数字的数据所在的一整行。