dataframe完全重复的行删除

可以使用 pandas 库中的 drop_duplicates() 方法来删除 dataframe 中完全重复的行。具体操作如下：

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，则会返回一个新的 dataframe。

相关问题

pandas: DataFrame 删除重复的行

在 Pandas 中，可以使用 drop_duplicates() 方法删除 DataFrame 中的重复行。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Charlie', 'Bob'],
        'age': [25, 30, 25, 35, 30],
        'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

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

# 打印结果
print(df)

输出结果：

       name  age      city
0     Alice   25  New York
1       Bob   30     Paris
3  Charlie   35     Tokyo

可以看到，重复的行已经被删除了。注意，drop_duplicates() 方法默认会判断所有列的值是否相同，只有完全相同的行才会被删除。如果只想根据某些列进行判断，可以使用 subset 参数指定这些列的名称。例如，如果只想根据 name 和 city 这两列进行判断，可以这样写：

df.drop_duplicates(subset=['name', 'city'], inplace=True)

如何剔除两个Dataframe中完全重复的行？

在Python的pandas库中，你可以使用`duplicated()`函数配合`drop_duplicates()`函数来去除DataFrame中完全重复的行。以下是步骤：

1. 首先，你需要对DataFrame应用`duplicated()`函数，这将返回一个布尔值的Series，表示每一行是否与其他行完全相同。

duplicates = df.duplicated()

2. 然后，可以使用这个布尔索引来选择不重复的行，或者直接传给`drop_duplicates()`函数来删除重复行。

# 如果你想要保留不重复的第一行，可以这样做
df_no_duplicates = df[~duplicates]

# 或者如果你想直接删除重复行
df_no_duplicates = df.drop_duplicates()

如果你只想删除特定列的重复行，可以在`duplicated()`函数中指定`subset`参数：

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