dataframe中drop_duplicates，根据两个键去重

可以使用`drop_duplicates`函数的`subset`参数指定需要去重的列，例如：

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

其中，`col1`和`col2`就是需要根据哪两个键去重的列名。`inplace=True`表示在原数据上进行修改，如果不需要修改原数据，可以省略该参数。

相关问题

drop_duplicates详解

drop_duplicates()函数是Pandas库中的一个函数，用于去除DataFrame中的重复行。该函数有四个参数，分别是subset、keep、inplace和ignore_index。具体介绍如下：

1. subset：指定列名，表示根据这些列进行去重，默认为None，表示所有列都参与去重。

2. keep：指定保留哪个重复的元素，可选值为'first'、'last'和False，默认为'first'，表示保留第一个出现的重复元素。

3. inplace：指定是否在原DataFrame上进行修改，可选值为True和False，默认为False，表示不在原DataFrame上进行修改。

4. ignore_index：指定是否忽略原来的索引，可选值为True和False，默认为False，表示不忽略原来的索引。

下面是一个示例，演示如何使用drop_duplicates()函数去除DataFrame中的重复行：

import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2], 'B': [3, 4, 4, 5], 'C': [6, 7, 7, 8]})

# 去除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 输出去重后的结果
print(df)

输出结果为：

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

可以看到，原来的DataFrame中有两行是重复的，经过drop_duplicates()函数处理后，重复的行被去除了。

python 对dataframe中的数据按行进行去重

在Python的pandas库中，DataFrame是一种二维表格型的数据结构，对于DataFrame中的数据去重，可以按照每一行来进行操作。这里主要有两种方法：

1. **基于唯一索引值**：
- 使用`drop_duplicates()`函数，如果不指定参数，它默认会对DataFrame的所有列进行去重，返回一个新的DataFrame，原始DataFrame不变。

   df_unique = df.drop_duplicates()

2. **基于特定列**：
- 如果只需要某些列的唯一值，可以传入`subset`参数，指定要去重的列名列表。

   df_unique = df.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'])

如果你只想检查是否有重复行而不改变原数据，可以先查看重复情况：

duplicates = df.duplicated()

这将创建一个布尔Series，其中True表示该行有重复值，False表示无重复。