pandas将一列数据中的重复值删除

可以使用pandas库中的drop_duplicates函数来删除一列数据中的重复值。例如，若想删除名为“col”的列中的重复值，可以使用以下代码：

df.drop_duplicates(subset='col', keep='first', inplace=True)

其中，subset参数指定要删除重复值的列名，keep参数指定保留哪个重复值（'first'表示保留第一个，'last'表示保留最后一个），inplace参数指定是否在原始数据上进行修改。

相关问题

pandas将一列重复的值删除

可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数来删除一列重复的值，具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个有重复值的数据框
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,2,3,4,4],'B':[5,6,6,7,8,8]})

# 删除重复值
df = df.drop_duplicates(['A'])

# 打印输出处理后的数据框
print(df)

运行结果如下：

   A  B
0  1  5
1  2  6
3  3  7
4  4  8

其中，drop_duplicates()函数的参数'['A']'表示只针对'A'列进行去重。如果需要移除所有列中的重复值，可以省略参数。

pandas删除某一列中的重复数据

可以使用pandas库中的drop_duplicates函数删除某一列中的重复数据，具体的方法如下：

假设要删除DataFrame df中的列col中的重复数据，可以使用如下代码：

df.drop_duplicates(subset=['col'], inplace=True)

其中，subset参数指定要删除重复数据的列，inplace参数指定是否在原DataFrame上修改，当为True时表示在原DataFrame上修改，为False时表示返回一个新的DataFrame。