dataframe去重复
时间: 2023-12-03 10:28:22 浏览: 24
要对DataFrame进行去重操作,可以使用`drop_duplicates()`方法。该方法会删除DataFrame中的重复行。
以下是使用`drop_duplicates()`方法去除DataFrame中重复行的示例:
```python
import pandas as pd
# 创建包含重复行的示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3,4],
'B': ['a', 'b', 'b', 'c', 'c']})
# 去除重复行
df = df.drop_duplicates()
# 打印结果
print(df)
```
输出结果:
```
A B
0 1 a
1 2 b
3 3 c
```
在上述示例中,原始DataFrame包含重复行。通过调用`drop_duplicates()`方法,我们可以得到一个去除重复行的新DataFrame。
相关问题
dataframe去除重复值
要去除 DataFrame 中的重复值,可以使用 `drop_duplicates()` 方法。该方法会返回一个新的 DataFrame,其中不包含重复的行。
下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
data = {'col1': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B'],
'col2': [1, 2, 1, 3, 2]}
df = pd.DataFrame(data)
# 去除重复值
df = df.drop_duplicates()
print(df)
```
输出结果:
```
col1 col2
0 A 1
1 B 2
3 C 3
```
在上述示例中,`drop_duplicates()` 方法被应用在 DataFrame `df` 上,返回了一个去除重复值后的新 DataFrame。
dataframe去除重复行
可以使用 pandas 库中的 drop_duplicates() 函数来去除 dataframe 中的重复行,例如:
```
import pandas as pd
# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 2, 1], 'B': [4, 5, 6, 6, 4]})
# 输出原始 dataframe
print('原始 dataframe:')
print(df)
# 去除重复行
df = df.drop_duplicates()
# 输出去重后的 dataframe
print('去重后的 dataframe:')
print(df)
```
执行上述代码后,输出结果如下:
```
原始 dataframe:
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 2 6
4 1 4
去重后的 dataframe:
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 2 6
```
可以看到,去重后的 dataframe 中已经没有重复行了。