pandsa，dataframe如何去掉重复的列。

要去除Pandas DataFrame中的重复列，可以使用以下代码：

df = df.loc[:, ~df.columns.duplicated()]

这将返回一个新的DataFrame，其中所有重复列都已被删除。此代码行中的tilde符号（~）用于反转布尔数组，以便在新DataFrame中保留未重复的列。

相关问题

pandsa，dataframe如何合并重复的列。

要合并Pandas DataFrame中的重复列，可以使用以下代码：

df = df.groupby(level=0, axis=1).sum()

这将返回一个新的DataFrame，其中重复列已合并。此代码行中`groupby`方法中的`level=0`参数指定按行分组，`axis=1`参数指定按列进行分组。`sum()`方法用于将重复列的值相加。如果您需要将重复列的值合并为字符串，则可以使用`agg`方法和`join`函数，如下所示：

df = df.groupby(level=0, axis=1).agg(lambda x: ','.join(x.astype(str)))

这将返回一个新的DataFrame，其中重复列已合并为逗号分隔的字符串。

dataframe删除重复列

在pandas中，可以使用`drop_duplicates()`方法删除重复的行，但是如果想要删除重复的列，则可以使用以下方法：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复列的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [1, 2, 3], 'D': [4, 5, 6]})

# 使用transpose()方法将行列转置，然后使用drop_duplicates()方法删除重复行，最后再次转置
df = df.transpose().drop_duplicates().transpose()

print(df)

输出结果：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

该方法的思路是先将DataFrame转置为以列为行的形式，然后使用`drop_duplicates()`方法删除重复行，最后再次转置回来。这样就可以删除重复的列了。