dataframe删除重复的行

5个方法：

1. 使用 drop_duplicates() 方法来删除重复行。
2. 使用 subset 参数来指定特定列去除重复行。
3. 使用 keep 参数指定保留哪个重复行。
4. 使用 inplace 参数指定是否直接在原 dataframe 上操作。
5. 使用 keep 参数和 inplace 参数来组合操作。

相关问题

去除dataframe中重复行

在Pandas DataFrame中去除重复行通常有两种常见的方法：

1. **drop_duplicates()** 函数：这个函数可以直接删除DataFrame中的重复行。默认情况下，它会基于所有列的值进行判断。如果你只想基于特定的列去重，可以指定`subset`参数。示例代码如下：

   df.drop_duplicates(inplace=True)

如果你想保留第一次出现的重复行并将之后的删除，可以设置`keep='first'`；如果你想保留最后一次出现的，设置`keep='last'`。

2. **duplicated()** + **loc[]** 或者 **drop_duplicates(subset=None, keep='first', ...)** 的组合：首先使用`duplicated()`函数获取布尔索引，然后选择不重复的数据。示例：

   duplicated_rows = df.duplicated()
   df_no_duplicates = df[~duplicated_rows]

dataframe检查重复行

好的，您想了解如何检查 dataframe 中的重复行吗？可以使用 pandas 库来检查 dataframe 中的重复行，具体的方法是使用 Pandas 的 duplicated() 函数。

以下是一个使用 Pandas 检查重复行的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 dataframe
data = {'Name': ['John', 'Alex', 'Sarah', 'John'],
        'Age': [21, 25, 22, 21],
        'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles', 'Miami']}

df = pd.DataFrame(data)

# 检查 dataframe 中是否存在重复行
print(df.duplicated())

输出结果如下所示：

0    False
1    False
2    False
3     True
dtype: bool

结果显示第 4 行为重复行。如果您希望删除 dataframe 中的重复行，可以使用 drop_duplicates() 函数，具体示例代码如下：

# 删除 dataframe 中的重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 打印删除重复行之后的 dataframe 
print(df)

输出结果如下所示：

    Name  Age           City
0   John   21       New York
1   Alex   25  San Francisco
2  Sarah   22    Los Angeles