如何将一个dataframe中的重复行去掉
时间: 2023-06-18 12:05:23 浏览: 46
你可以使用 `pandas` 库中的 `drop_duplicates()` 方法来去除重复行。这个方法可以根据指定的列或全部列来判断是否重复。
例如,假设你有一个名为 `df` 的 `dataframe`,其中有重复行:
```
col1 col2
0 1 2
1 1 2
2 3 4
3 3 4
```
你可以使用以下代码去除重复行:
```python
df.drop_duplicates(inplace=True)
```
结果会变成:
```
col1 col2
0 1 2
2 3 4
```
在上面的代码中,我们使用了 `inplace=True` 参数,这样可以直接在原始 `dataframe` 上进行修改,而不需要创建一个新的 `dataframe`。
相关问题
dataframe去除重复行
可以使用 pandas 库中的 drop_duplicates() 函数来去除 dataframe 中的重复行,例如:
```
import pandas as pd
# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 2, 1], 'B': [4, 5, 6, 6, 4]})
# 输出原始 dataframe
print('原始 dataframe:')
print(df)
# 去除重复行
df = df.drop_duplicates()
# 输出去重后的 dataframe
print('去重后的 dataframe:')
print(df)
```
执行上述代码后,输出结果如下:
```
原始 dataframe:
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 2 6
4 1 4
去重后的 dataframe:
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 2 6
```
可以看到,去重后的 dataframe 中已经没有重复行了。
去掉dataframe中的重复行
你可以使用pandas库中的`drop_duplicates()`方法来去掉dataframe中的重复行。该方法默认会去掉所有列的重复行,你也可以通过传递参数来指定只针对某些列进行去重。示例如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含重复行的dataframe
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'David', 'Bob'],
'age': [25, 30, 35, 25, 40, 30]})
# 去掉重复行
df = df.drop_duplicates()
# 打印去重后的dataframe
print(df)
```
输出结果为:
```
name age
0 Alice 25
1 Bob 30
2 Charlie 35
4 David 40
```
在上面的例子中,我们创建了一个包含重复行的dataframe,然后使用`drop_duplicates()`方法去掉了重复行,并打印了去重后的dataframe。