data=df.drop_duplicates()# 删除重复值 data

这行代码是在 Pandas 中用来删除 DataFrame（数据框）中的重复值。具体来说，它会返回一个新的 DataFrame，该 DataFrame 包含原始 DataFrame 中的所有行，但是删除了其中的重复行。

在这个例子中，我们将原始数据框命名为 `df`，然后调用 `drop_duplicates()` 方法来删除其中的重复行，并将结果保存到 `data` 变量中。

需要注意的是，这个方法默认会比较所有列的值，如果某两行的所有列的值都相同，那么它们就被认为是重复的。如果只想比较某几列的值，可以通过 `subset` 参数来指定要比较的列。

相关问题

import pandas as pd import numpy as np #消除警告的命令 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") #打开表 def open_data_def(): data_df = pd.read_csv("transactions.csv",encoding="gbk") #将列表题修改为中文的 data_df.columns = ["客户号","银行卡号","刷卡金额","刷卡时间","卡类型"] if data_df.duplicated().sum(): use_df = data_df.drop_duplicates() return use_df #添加时间信息函数 def add_time(): use_df = open_data_def() #打开表函数 use_df["刷卡时间"]=pd.to_datetime(use_df.loc[:,"刷卡时间"]) print(use_df.dtypes) use_df["年"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.year use_df["月"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.month use_df["日"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.day use_df["时"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.hour return use_df use_df = add_time() #调用添加时间信息函数 use_df整合按客户号统计的代码与按时间统计的代码到函数中：效果为：可以通过输入"客户号"或"时间"来选择相应 的函数进行操作

好的，我会将你提供的代码整合到一个函数中，并添加选择功能。以下是整合后的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

def open_data_def():
    data_df = pd.read_csv("transactions.csv", encoding="gbk")
    data_df.columns = ["客户号", "银行卡号", "刷卡金额", "刷卡时间", "卡类型"]
    if data_df.duplicated().sum():
        use_df = data_df.drop_duplicates()
    return use_df

def add_time():
    use_df = open_data_def()
    use_df["刷卡时间"] = pd.to_datetime(use_df.loc[:, "刷卡时间"])
    use_df["年"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.year
    use_df["月"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.month
    use_df["日"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.day
    use_df["时"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.hour
    return use_df

def customer_or_time_statistics(option):
    use_df = add_time()
    
    if option == "客户号":
        # 按客户号统计的代码
        customer_statistics_result = use_df.groupby("客户号").agg({"刷卡金额": np.sum})
        return customer_statistics_result
    elif option == "时间":
        # 按时间统计的代码
        time_statistics_result = use_df.groupby(["年", "月"]).agg({"刷卡金额": np.sum})
        return time_statistics_result
    else:
        return "无效选项，请输入'客户号'或'时间'。"

# 通过输入选择相应的函数进行操作
option = input("请输入选项（客户号/时间）：")
result = customer_or_time_statistics(option)
print(result)

在上面的代码中，`customer_or_time_statistics` 函数接受一个选项参数 `option`，根据用户输入的选项，函数将执行相应的统计代码并返回结果。请注意，代码中使用了 `input` 函数来获取用户的选项输入。你可以根据实际情况进行调整和修改。

这样，你就可以通过输入"客户号"或"时间"来选择相应的函数进行操作了。

df..drop_duplicates()

`df.drop_duplicates()`是一个用来删除DataFrame中重复行的函数。它可以根据指定的列名或者整个DataFrame来判断行是否重复。默认情况下，该函数会保留第一个出现的重复行，而将后续的重复行删除。可以通过参数`keep`来指定保留重复行的方式，取值可以为`first`（保留第一个出现的重复行）、`last`（保留最后一个出现的重复行）或者`False`（删除所有重复行）。函数的返回值是一个删除了重复行的新的DataFrame，如果设置了`inplace`参数为`True`，则会直接在原DataFrame上进行修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [重复行删除操作df.drop_duplicates和df.duplicated](https://blog.csdn.net/m0_46326858/article/details/124969949)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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