dataframe去重复行
时间: 2023-07-25 15:05:08 浏览: 38
可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数来去除数据框中的重复行,具体方法如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [1, 2, 3, 4], 'C': ['a', 'b', 'c', 'd'], 'D': ['e', 'f', 'g', 'h']})
print('原始数据框:')
print(df)
# 去重复行
df = df.drop_duplicates()
print('去重后的数据框:')
print(df)
```
运行结果如下:
```
原始数据框:
A B C D
0 1 1 a e
1 2 2 b f
2 3 3 c g
3 4 4 d h
去重后的数据框:
A B C D
0 1 1 a e
1 2 2 b f
2 3 3 c g
3 4 4 d h
```
可以看到,去重后的数据框与原始数据框相同,说明原始数据框中没有重复行。如果原始数据框中存在重复行,则去重后的数据框会将重复的行去掉。
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。
dataframe去重复
要对DataFrame进行去重操作,可以使用`drop_duplicates()`方法。该方法会删除DataFrame中的重复行。
以下是使用`drop_duplicates()`方法去除DataFrame中重复行的示例:
```python
import pandas as pd
# 创建包含重复行的示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3,4],
'B': ['a', 'b', 'b', 'c', 'c']})
# 去除重复行
df = df.drop_duplicates()
# 打印结果
print(df)
```
输出结果:
```
A B
0 1 a
1 2 b
3 3 c
```
在上述示例中,原始DataFrame包含重复行。通过调用`drop_duplicates()`方法,我们可以得到一个去除重复行的新DataFrame。