pandas数据去重的代码

`pandas`库中的`drop_duplicates()`函数可以用于去除数据框中的重复行。该函数有多个参数，可以根据需要进行选择。

下面是一个简单的去重示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 去除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 保存为csv文件
df.to_csv('new_data.csv', index=False)

其中，`inplace=True`表示在原数据框上直接进行操作，不需要重新赋值。如果需要保留原数据框，则需要将`inplace=True`改为`inplace=False`，或者不写该参数。

该函数默认对所有列进行比较，可以通过`subset`参数来指定需要比较的列，例如：

df.drop_duplicates(subset=['column_name_1', 'column_name_2'], inplace=True)

该代码将只对`column_name_1`和`column_name_2`列进行比较，如果这两列的值都相同，则被视为重复行。

注意：去重操作会改变数据框中的数据顺序，因此需要根据具体情况进行操作。

相关问题

pandas数据去重代码

以下是使用pandas进行数据去重的代码示例：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = pd.DataFrame({'G1': ['a', 'b', 'b', 'a', 'c', 'd', 'd', 'c', 'e', 'f'],
                     'G2': ['b', 'a', 'c', 'd', 'd', 'c', 'e', 'f', 'g', 'h']})

# 执行去重操作
data.drop_duplicates(inplace=True)

# 输出去重后的结果
print(data)

执行以上代码后，将得到以下结果：

  G1 G2
0  a  b
  b  a
2  c  d
3  d  c
4  e  f
5  f  g
6  g  h

这段代码使用了pandas的`drop_duplicates`函数，通过设置`inplace=True`参数，直接在原始DataFrame上进行去重操作。去重后的结果将会保留第一次出现的元素，后续重复的元素将会被删除。

python pandas 数据去重

在Python中，使用pandas库可以很方便地进行数据去重操作。下面是三种常见的方法：

1. 使用`drop_duplicates`方法：这个方法适用于DataFrame格式的数据，可以去除指定列下的重复行。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_excel('666.xlsx')

# 去重
df.drop_duplicates(subset=['ASIN'], keep='first', inplace=True)

# 打印去重后的数据
print(df)

引用自

2. 使用`drop_duplicates`方法：这个方法同样适用于DataFrame格式的数据。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
csv = pd.read_csv('E:/aaa/03.csv', low_memory=False, error_bad_lines=False)
df = pd.DataFrame(csv)

# 打印原始数据行数
print(df.shape)

# 去重
f = df.drop_duplicates(keep=False)

# 打印去重后的数据行数
print(f.shape)

# 将去重后的数据写入新文件
f.to_csv('E:/aaa/distionct_03.csv', index=None)

引用自

总结起来，以上两种方法都是使用pandas的`drop_duplicates`方法来进行数据去重。第一种方法是针对Excel文件，第二种方法是针对CSV文件。根据你的具体需求选择其中的一种方法即可。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas怎么去除数据中的重复值](https://blog.csdn.net/Leexin_love_Ling/article/details/114024136)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python数据去重（pandas）](https://blog.csdn.net/qq_39012566/article/details/98633780)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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