pandas 索引去重_基于pandas索引的数据查找、排序和去重小结

在 Pandas 中，可以使用 `.drop_duplicates()` 方法来去除重复的索引。该方法会返回一个新的 DataFrame，其中每个索引只会出现一次。

例如，假设有一个 DataFrame `df`：

   A  B
0  1  2
1  1  3
2  2  4
3 2  5

如果我们想要去除重复的索引，可以这样做：

df = df[~df.index.duplicated()]

这将返回一个新的 DataFrame，其中每个索引只会出现一次：

   A  B
0  1  2
2  2  4

此外，还可以使用 `.sort_index()` 方法对索引进行排序：

df = df.sort_index()

这将返回一个按照索引排序后的新 DataFrame：

   A  B
0  1  2
2  2  4

最后，还可以使用 `.loc[]` 方法根据索引值来查找数据：

df.loc[0]

这将返回索引值为 `0` 的行数据：

A    1
B    2
Name: 0, dtype: int64

相关问题

pandas的去重函数

Pandas库中的去重功能主要通过`drop_duplicates()`和`duplicated()`这两个函数来实现。

1. `drop_duplicates()`函数：这个函数用于删除DataFrame或Series中重复的行。它接受一个可选的参数`subset`，指定哪些列参与去重；如果省略，则所有列都会被考虑。默认情况下，它是保留第一个出现的重复项，你可以设置`keep=False`来删除所有重复行。

示例：

   df.drop_duplicates(subset='column_name', keep='first') # 或者 keep=False 删除所有重复

2. `duplicated()`函数：这是一个返回布尔值系列的函数，表明每个索引是否是重复的。这个函数同样可以指定列子集进行检查，返回值是一个布尔型的DataFrame，True表示该行是重复的。

示例：

   duplicates = df.duplicated(subset='column_name')

如果你想获取重复的数据行，可以用`df[duplicates]`。