#2.从DataFrame中删除重复行,在原始DataFrame上进行操作

以下是从DataFrame中删除重复行并在原始DataFrame上进行操作的示例代码：

# 创建一个示例DataFrame
import pandas as pd
data = {'name': ['John', 'Mary', 'John', 'Bob', 'Mary'], 'age': [25, 30, 25, 20, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 显示原始DataFrame
print("Original DataFrame:")
print(df)

# 删除重复行并在原始DataFrame上进行操作
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 显示修改后的DataFrame
print("Modified DataFrame:")
print(df)

在上面的示例中，我们首先创建了一个示例DataFrame，然后使用`drop_duplicates()`函数删除了重复行，并将`inplace`参数设置为`True`以在原始DataFrame上进行操作。最后，我们打印了修改后的DataFrame以进行验证。

相关问题

对获得的DataFrame原数据做如下操作： 1.去除重复行。 2.删除全部是NaN值的列。 3.将‘期间’列作为新索引。 4.将DataFrame中数据类型改为fload型。 5.以每列平均值填充该列缺失值。 图1清洗前数据

很好，您需要进行数据清洗和处理。根据您提供的信息，以下是您需要的代码实现：

import pandas as pd

# 读取原始数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

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

# 删除全部是NaN值的列
df.dropna(axis=1, how='all', inplace=True)

# 将‘期间’列作为新索引
df.set_index('期间', inplace=True)

# 将DataFrame中数据类型改为fload型
df = df.astype(float)

# 以每列平均值填充该列缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 打印清洗后的数据
print(df.head())

这段代码将读取名为“data.xlsx”的Excel文件，然后执行以下操作：

1. `drop_duplicates()`方法将删除所有重复行。
2. `dropna()`方法将删除所有全部为NaN值的列。
3. `set_index()`方法将“期间”列设置为新索引。
4. `astype()`方法将DataFrame中所有数据类型更改为float型。
5. `fillna()`方法将以每列平均值填充缺失值。

最后，使用`print()`函数打印清洗后的数据。

dataframe删除重复

要在DataFrame中删除重复行，可以使用`drop_duplicates()`方法。该方法返回一个新的DataFrame，其中包含不重复的行。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复行的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'col1': ['a', 'b', 'c', 'a'],
    'col2': [1, 2, 3, 1]
})

# 删除重复行
df = df.drop_duplicates()

# 打印结果
print(df)

输出结果：

  col1  col2
0    a     1
1    b     2
2    c     3

在上面的代码中，我们创建了一个包含重复行的DataFrame。然后，我们使用`drop_duplicates()`方法删除重复行，并将结果赋值给原始变量`df`。最后，我们打印结果，可以看到重复行已经被删除了。