drop_duplicates 删除所有重复的
时间: 2023-10-09 18:13:17 浏览: 105
你可以使用 pandas 库中的 `drop_duplicates` 函数来删除 DataFrame 中的重复行。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含重复行的 DataFrame
data = {'col1': [1, 2, 2, 3, 4, 4],
'col2': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd', 'd']}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除重复行
df = df.drop_duplicates()
print(df)
```
运行该代码后,将会输出删除重复行后的 DataFrame。
注意:如果要删除特定列中的重复值,可以在 `drop_duplicates` 函数中传入 `subset` 参数,指定要考虑的列名。
相关问题
drop_duplicates删除列重复行
如果你想要删除一个或多个列中的重复行,可以使用Pandas库中的drop_duplicates方法。以下是一个示例:
```python
import pandas as pd
# Read CSV file
df = pd.read_csv('data.csv')
# Drop duplicates based on selected columns
df.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'], inplace=True)
# Write to CSV file
df.to_csv('new_data.csv', index=False)
```
在上面的代码中,我们首先读取了CSV文件并将其存储在一个Pandas的DataFrame对象中。然后,我们使用drop_duplicates方法从DataFrame中删除重复行。其中,subset参数用于选择要考虑的列,inplace参数用于指示是否在原地修改DataFrame。最后,我们将新的DataFrame写入CSV文件中。
需要注意的是,如果你只想考虑一个列,可以将subset参数设置为该列的名称。如果你想考虑所有列,则无需指定subset参数。
drop_duplicates 删除指定行
要删除指定行,可以使用drop_duplicates()方法的subset参数来指定要删除的行。subset参数接受一个列表,其中包含要用于判断重复的列名。只有在这些列上的值完全相同的行才会被删除。例如,如果要删除名为"column1"和"column2"的重复行,可以使用以下代码:
df.drop_duplicates(subset=["column1", "column2"], inplace=True)
在这个例子中,"column1"和"column2"是要用于判断重复的列名。通过将inplace参数设置为True,可以直接在原始数据框中删除重复行。如果不设置inplace参数或将其设置为False,则会返回一个新的数据框,其中已删除了重复行。
引用[1]
阅读全文