dataframe中找重复

的行怎么做？

可以使用 pandas 库中的 drop_duplicates() 方法来删除 dataframe 中的重复行，具体操作如下：

df.drop_duplicates()

其中，df 是你的 dataframe 对象。如果你想要根据某些列来判断重复行，可以在方法中传入 subset 参数，例如：

df.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'])

其中，'col1' 和 'col2' 是你想要根据哪些列来判断重复行的列名。

相关问题

dataframe中删除重复数据

可以使用`drop_duplicates()`方法来删除重复数据。

例如，假设有以下的dataframe：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily', 'Alice'],
        'age': [25, 30, 35, 40, 45, 25],
        'city': ['New York', 'Los Angeles', 'San Francisco', 'Seattle', 'Chicago', 'New York']}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出：

      name  age           city
0    Alice   25       New York
1      Bob   30    Los Angeles
2  Charlie   35  San Francisco
3    David   40        Seattle
4    Emily   45        Chicago
5    Alice   25       New York

可以看到，有两行数据是重复的。

要删除重复数据，只需要调用`drop_duplicates()`方法即可：

df = df.drop_duplicates()

print(df)

输出：

      name  age           city
0    Alice   25       New York
1      Bob   30    Los Angeles
2  Charlie   35  San Francisco
3    David   40        Seattle
4    Emily   45        Chicago

可以看到，重复的两行数据已经被删除了，只剩下了唯一的行。

去掉dataframe中的重复行

你可以使用pandas库中的`drop_duplicates()`方法来去掉dataframe中的重复行。该方法默认会去掉所有列的重复行，你也可以通过传递参数来指定只针对某些列进行去重。示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复行的dataframe
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'David', 'Bob'], 
                   'age': [25, 30, 35, 25, 40, 30]})

# 去掉重复行
df = df.drop_duplicates()

# 打印去重后的dataframe
print(df)

输出结果为：

       name  age
0     Alice   25
1       Bob   30
2   Charlie   35
4     David   40

在上面的例子中，我们创建了一个包含重复行的dataframe，然后使用`drop_duplicates()`方法去掉了重复行，并打印了去重后的dataframe。