python将dataframe某一列重复的行删掉

要删除DataFrame中某一列重复的行，你可以使用pandas库的`drop_duplicates()`方法。这个方法将根据指定的列标签删除所有重复的行。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2, 3],
                   'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

# 根据列'A'删除重复的行
df = df.drop_duplicates(subset=['A'])

# 打印结果
print(df)

在这个例子中，我们有一个包含两列'A'和'B'的DataFrame。我们使用`drop_duplicates()`方法，并通过`subset`参数指定我们想要根据的列'A'。

输出将为：

   A  B
0  1  a
2  2  c
4  3  e

可以看到，重复的行已被删除，只保留了第一次出现的行。

你也可以不指定`subset`参数，这样`drop_duplicates()`方法将删除所有列都完全相同的重复行。

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python删除dataframe某一列重复的行

你可以使用pandas库中的drop_duplicates方法来删除DataFrame中某一列中重复的行。具体的代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [5, 6, 7, 8, 9],
                   'C': [1, 2, 3, 3, 4]})

# 删除'C'列中重复的行
df = df.drop_duplicates(subset='C', keep='first')
print(df)

其中，`subset`参数指定要删除重复行的列名，`keep`参数指定保留的行，可以选择保留第一个出现的行（即保留第一次出现的行），或者保留最后一个出现的行。

Python通过dataframe某一列的值将dataframe进行分组后，删除每一组中重复最多的值所在的行

可以使用groupby函数将dataframe按照某一列的值进行分组，然后对每一组进行处理，删除重复最多的值所在的行。具体实现如下：

假设要按照列A进行分组，删除每一组中重复最多的值所在的行：

import pandas as pd

# 创建示例dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3], 'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})

# 按照列A进行分组
groups = df.groupby('A')

# 定义一个函数，用于删除每一组中重复最多的值所在的行
def remove_most_common(group):
    # 找到每一组中出现次数最多的值
    most_common = group['B'].mode().values[0]
    # 删除出现次数最多的值所在的行
    group = group[group['B'] != most_common]
    return group

# 对每一组进行处理，删除重复最多的值所在的行
df = groups.apply(remove_most_common)

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

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

可以看到，每一组中重复最多的值所在的行已经被删除了。