dataframe里面怎么删除重复的列

可以使用pandas库中的drop_duplicates()方法来删除重复的列。这个方法会返回一个新的dataframe，其中不包含重复的列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个有重复列的dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [1, 4, 5], 'D': [4, 7, 8], 'E': [1, 3, 5]})

# 使用drop_duplicates()方法删除重复列
df = df.T.drop_duplicates().T

# 打印删除重复列后的dataframe
print(df)

输出结果为：

   A  B  C  D
0  1  4  1  4
1  2  5  4  7
2  3  6  5  8

在这个示例中，我们首先创建了一个有重复列的dataframe，然后使用drop_duplicates()方法删除重复列，最后打印删除重复列后的dataframe。

相关问题

删除DataFrame里重复的无用数据行

要删除 DataFrame 中重复的无用数据行，可以使用 `drop_duplicates` 方法。

例如，假设我们有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中包含重复的行，我们可以使用以下代码删除重复行：

df.drop_duplicates(inplace=True)

其中，`inplace=True` 表示在原 DataFrame 上进行修改，而不是返回一个新的 DataFrame。如果不设置 `inplace=True`，则会返回一个新的 DataFrame，原 DataFrame 不会改变。

`drop_duplicates` 方法默认会将所有列的值都考虑在内，如果只想基于某些列去重，可以使用 `subset` 参数指定列名。例如，假设我们只想基于 `col1` 和 `col2` 两列去重，可以使用以下代码：

df.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'], inplace=True)

生成空Dataframe，在循环中，每次循环生成某数据1次，保存到该空dataframe里面

### 回答1：
可以使用 pandas 库来生成空的 Dataframe，并且在每次循环中通过 append() 方法向 Dataframe 中添加数据。具体实现代码如下：

import pandas as pd

# 生成空的 Dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['col1', 'col2', 'col3'])

# 在循环中添加数据
for i in range(10):
    data = {
        'col1': i,
        'col2': i+1,
        'col3': i+2
    }
    df = df.append(data, ignore_index=True)

注意：在往 Dataframe 中添加数据时，需要传递一个字典类型的数据，并且要设置 ignore_index=True，否则会导致索引重复的问题。

### 回答2：
要在循环中每次生成某数据并保存到空Dataframe中，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，我们需要创建一个空的Dataframe。可以使用pandas库来实现这一步骤，具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建空Dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['column_name1', 'column_name2', ...])

在上面的代码中，根据实际情况，将"column_name1"、"column_name2"等替换为你想要的列名。

2. 接下来，进行循环操作。在每次循环中，生成新的数据，并将其添加到Dataframe中。具体代码如下：

# 循环操作
for i in range(循环次数):
    # 生成数据
    new_data = 生成数据的代码
    
    # 将数据添加到Dataframe中
    df.loc[len(df)] = new_data

在上面的代码中，根据实际情况，将"循环次数"替换为你想要的循环次数，"生成数据的代码"替换为生成数据的实际代码。

3. 最后，循环结束后，可以查看或者进行后续操作。例如，可以使用`df.head()`查看Dataframe的前几行数据。

整个过程的代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建空Dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['column_name1', 'column_name2'])

# 循环操作
for i in range(循环次数):
    # 生成数据
    new_data = 生成数据的代码
    
    # 将数据添加到Dataframe中
    df.loc[len(df)] = new_data

# 查看Dataframe的前几行数据
print(df.head())

在实际使用中，根据你的需求修改列名、循环次数以及生成数据的代码即可。

### 回答3：
生成空DataFrame可以使用pandas库中的DataFrame构造函数，同时指定列的名称即可。循环中，每次循环生成某数据1次，可以使用DataFrame的append方法来将生成的数据逐行添加到空DataFrame中。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：`import pandas as pd`

2. 创建空DataFrame：`df = pd.DataFrame(columns=['列名1', '列名2', ...])`

3. 进行循环，每次循环生成某数据1次，并添加到空DataFrame中：

   for 循环条件:
       # 生成某数据的代码
       ...
       # 创建字典，用于将数据添加到DataFrame中
       data = {'列名1': 值1, '列名2': 值2, ...}
       # 将字典转换为DataFrame，并添加到空DataFrame中
       df = df.append(data, ignore_index=True)

下面是一个完整的示例，假设在循环中每次生成一个字母作为数据，并将其添加到空DataFrame中：

import pandas as pd

# 创建空DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['letter'])

# 进行循环，每次生成一个字母并添加到空DataFrame中
for i in range(5):
    # 生成某数据的代码，这里假设生成字母
    letter = chr(ord('A') + i)
    # 创建字典，用于将数据添加到DataFrame中
    data = {'letter': letter}
    # 将字典转换为DataFrame，并添加到空DataFrame中
    df = df.append(data, ignore_index=True)

# 打印结果
print(df)

输出结果：

  letter
0      A
1      B
2      C
3      D
4      E

每次循环都会生成一个字母，并将其添加到空DataFrame中，最终得到一个包含所有生成数据的DataFrame。