drop_duplicates 删除所有重复的

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：

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：

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]