pandas drop_duplicates返回none

当你在Pandas DataFrame上调用`drop_duplicates()`方法去除重复行时，这个方法不会直接返回None，而是直接修改原始DataFrame，删除了重复的行，并返回一个新的DataFrame（如果有的话）。如果你不想改变原数据框，你可以设置`keep='first'`（默认）或`keep='last'`来保留第一份或最后一份出现的重复项，而其他则会被删除。

例如：

# 假设df是一个DataFrame
df_dedup = df.drop_duplicates()
# 或者
df_unique_first = df.drop_duplicates(keep='first')

如果你想查看结果是否为空，可以简单地检查返回的新DataFrame的形状（如`len(df_dedup)`），或者看是否有非空值（如`df_dedup.notnull().all().any()`）。

注意，如果你没有任何重复的行，那么`drop_duplicates()`确实不会创建新的DataFrame，但它会返回一个与原DataFrame大小相同的空DataFrame。在这种情况下，你需要确认输入的数据已经没有重复项。

相关问题

pandas drop_duplicates

The `drop_duplicates()` method in pandas is used to remove duplicate rows from a DataFrame. By default, it considers all columns and removes rows that have the same values in all columns. However, you can also specify a subset of columns to consider for identifying duplicates.

Syntax:

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)

Parameters:
- `subset`: A list of column names to consider for identifying duplicates.
- `keep`: Specifies which duplicates to keep. Possible values are `'first'` (keep the first occurrence), `'last'` (keep the last occurrence), and `False` (remove all duplicates).
- `inplace`: If `True`, the original DataFrame is modified in place and nothing is returned. If `False` (default), a new DataFrame with duplicates removed is returned.
- `ignore_index`: If `True`, the resulting DataFrame will have a new index from 0 to n-1, where n is the number of rows. If `False` (default), the resulting DataFrame will have the same index as the original DataFrame.

Example:

import pandas as pd

# Creating a DataFrame with duplicate rows
data = {'Name': ['John', 'John', 'Mary', 'Tom', 'Mary'],
        'Age': [25, 25, 30, 35, 30],
        'City': ['New York', 'New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Los Angeles']}
df = pd.DataFrame(data)

# Removing duplicate rows
df.drop_duplicates(inplace=True)
print(df)

Output:

   Name  Age         City
0  John   25     New York
2  Mary   30  Los Angeles
3   Tom   35      Chicago
4  Mary   30  Los Angeles

In the above example, the `drop_duplicates()` method removes the duplicate rows based on all columns and returns a new DataFrame. If `inplace=True` is used, the original DataFrame is modified directly.

pandas drop_duplicates 具体用法

`drop_duplicates()` 是 Pandas 中的一个函数，用于去除 DataFrame 或 Series 中重复的行。

具体用法如下：

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)

其中，各参数的含义如下：

- `subset`：指定要去重的列，默认为全部列，如果指定了，则只对指定的列进行去重；
- `keep`：指定保留哪个重复的值，可选参数为 `'first'`（保留第一个）、`'last'`（保留最后一个）和 `False`（全部删除），默认为 `'first'`；
- `inplace`：是否在原 DataFrame 中进行修改，默认为 `False`，即返回一个新的 DataFrame；
- `ignore_index`：是否重新设置索引，默认为 `False`，即保留原有的索引。

例如，对如下的 DataFrame 进行去重：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Bob'],
    'age': [25, 30, 35, 30],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']
}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出：

      name  age gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
2  Charlie   35      M
3      Bob   30      M

如果我们想要去掉重复的行，可以使用 `drop_duplicates()` 函数：

df.drop_duplicates(inplace=True)

print(df)

输出：

      name  age gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
2  Charlie   35      M

可以看到，重复的行已经被去掉了。