输出dataframe重复的行

可以使用 pandas 库中的 drop_duplicates() 方法来删除 dataframe 中的重复行，示例代码如下：

df.drop_duplicates(inplace=True)

其中，inplace=True 表示在原 dataframe 上进行修改，如果不加该参数，则返回一个新的 dataframe。

相关问题

dataframe检查重复行

好的，我了解了。对于您的问题，您可以使用 Pandas 库中的 drop_duplicates() 方法来删除数据框中的重复行。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复行的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 2], 'B': [4, 5, 6, 5]})
print(df)

# 使用 drop_duplicates() 方法删除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)
print(df)

运行这段代码会输出以下结果：

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

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

您可以看到，重复的行已经被删除了。希望这个解答能够对您有所帮助。

dataframe去除重复行

可以使用 pandas 库中的 drop_duplicates() 函数来去除 dataframe 中的重复行，例如：

import pandas as pd

# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 2, 1], 'B': [4, 5, 6, 6, 4]})

# 输出原始 dataframe
print('原始 dataframe：')
print(df)

# 去除重复行
df = df.drop_duplicates()

# 输出去重后的 dataframe
print('去重后的 dataframe：')
print(df)

执行上述代码后，输出结果如下：

原始 dataframe：
   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
3  2  6
4  1  4
去重后的 dataframe：
   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
3  2  6

可以看到，去重后的 dataframe 中已经没有重复行了。