pandas将一列重复的值删除
时间: 2024-05-01 18:19:27 浏览: 8
可以使用pandas中的drop_duplicates()方法来删除一列的重复值。例如,如果我们有一个名为df的数据框,其中有一列名为col1包含重复的值,我们可以使用以下代码删除这些重复值:
```
df['col1'].drop_duplicates(inplace=True)
```
这将在数据框中修改col1列,删除所有重复的值。请注意,我们在inplace参数中传递了True,这意味着我们将修改原始数据帧而不是创建一个新的副本。
相关问题
pandas将一列中重复的值删除
可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数来删除重复的值。具体方法如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含重复值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 7],
'B': [10, 20, 30, 30, 40, 50, 50, 60, 70]})
# 删除列'A'中的重复值
df = df.drop_duplicates(subset='A')
print(df)
```
输出结果为:
```
A B
0 1 10
1 2 20
2 3 30
4 4 40
5 5 50
7 6 60
8 7 70
```
其中,subset参数指定要去重的列,也可以指定多个列,使用列表形式传入即可。默认情况下,保留第一个出现的值,删除后面出现的相同值,也可以使用keep参数来指定保留哪一个出现的值。
pandas删除一列有重复值的
方法是什么?
您可以使用 pandas 库中的 drop_duplicates 方法删除一列中的重复值。具体的代码如下:
```
df = df.drop_duplicates(subset=['column_name'], keep='last')
```
其中,column_name 是需要删除重复值的列名。这个方法可以删除该列中的所有重复值,保留最后一个值。如果您想保留第一个值,可以将 keep 设置为 'first'。