python dataframe对BarCode列去重，保留第一次出现的数据

您可以使用 Pandas 库中 DataFrame 的 drop_duplicates() 方法来对 BarCode 列去重并保留第一次出现的数据，示例如下：

import pandas as pd

# 假设您的数据存储在名为 df 的 DataFrame 中
df.drop_duplicates(subset=['BarCode'], keep='first', inplace=True)

其中，subset 参数指定要去重的列名，keep 参数设置为 'first' 表示保留第一次出现的数据，inplace 参数设置为 True 表示直接在原 DataFrame 上进行修改。

相关问题

python dataframe数据的一列数据怎么去重

要对Python的DataFrame的一列数据进行去重，你可以使用`drop_duplicates`方法。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3, 3, 4, 5, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对col1列进行去重
df_unique = df['col1'].drop_duplicates()

print(df_unique)

输出结果将会是：

0    1
1    2
2    3
4    4
5    5
Name: col1, dtype: int64

`drop_duplicates`方法会返回一个Series对象，其中包含去重后的列数据。你也可以选择将去重后的结果赋值回原来的DataFrame，如`df['col1'] = df['col1'].drop_duplicates()`。这将会在原来的DataFrame上修改该列的值。

python dataframe按列去重

可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数来按列去重DataFrame。具体操作如下：

1. 选择需要去重的列，例如列名为‘col1’和‘col2’。

2. 使用drop_duplicates()函数，指定参数subset为需要去重的列名列表，例如subset=[‘col1’, ‘col2’]。

3. 将去重后的DataFrame赋值给原始DataFrame。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 1], 'col2': ['a', 'b', 'c', 'a'], 'col3': [4, 5, 6, 7]})

# 按col1和col2列去重
df = df.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'])

print(df)

输出结果为：

   col1 col2  col3
0     1    a     4
1     2    b     5
2     3    c     6