pandas将一列中重复的值删除

可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数来删除重复的值。具体方法如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 7],
                   'B': [10, 20, 30, 30, 40, 50, 50, 60, 70]})

# 删除列'A'中的重复值
df = df.drop_duplicates(subset='A')

print(df)

输出结果为：

   A   B
0  1  10
1  2  20
2  3  30
4  4  40
5  5  50
7  6  60
8  7  70

其中，subset参数指定要去重的列，也可以指定多个列，使用列表形式传入即可。默认情况下，保留第一个出现的值，删除后面出现的相同值，也可以使用keep参数来指定保留哪一个出现的值。

相关问题

pandas将一列重复的值删除

可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数来删除一列重复的值，具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个有重复值的数据框
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,2,3,4,4],'B':[5,6,6,7,8,8]})

# 删除重复值
df = df.drop_duplicates(['A'])

# 打印输出处理后的数据框
print(df)

运行结果如下：

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

其中，drop_duplicates()函数的参数'['A']'表示只针对'A'列进行去重。如果需要移除所有列中的重复值，可以省略参数。

pandas删除一列有重复值的

方法是什么？

您可以使用 pandas 库中的 drop_duplicates 方法删除一列中的重复值。具体的代码如下：

df = df.drop_duplicates(subset=['column_name'], keep='last')

其中，column_name 是需要删除重复值的列名。这个方法可以删除该列中的所有重复值，保留最后一个值。如果您想保留第一个值，可以将 keep 设置为 'first'。