dataframe完全重复的行删除
时间: 2023-04-06 15:02:44 浏览: 41
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
python将dataframe某一列重复的行删掉
要删除DataFrame中某一列重复的行,你可以使用pandas库的`drop_duplicates()`方法。这个方法将根据指定的列标签删除所有重复的行。
以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2, 3],
'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
# 根据列'A'删除重复的行
df = df.drop_duplicates(subset=['A'])
# 打印结果
print(df)
```
在这个例子中,我们有一个包含两列'A'和'B'的DataFrame。我们使用`drop_duplicates()`方法,并通过`subset`参数指定我们想要根据的列'A'。
输出将为:
```
A B
0 1 a
2 2 c
4 3 e
```
可以看到,重复的行已被删除,只保留了第一次出现的行。
你也可以不指定`subset`参数,这样`drop_duplicates()`方法将删除所有列都完全相同的重复行。
pandas删除重复行
要删除 pandas DataFrame 中的重复行,可以使用 `drop_duplicates()` 方法。该方法默认会比较所有列,如果有一行与另一行完全相同,则被视为重复行。
以下是一个示例代码:
``` python
import pandas as pd
# 创建一个包含重复行的 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice'],
'age': [25, 30, 35, 25],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除重复行
df = df.drop_duplicates()
# 打印结果
print(df)
```
输出结果如下:
```
name age gender
0 Alice 25 F
1 Bob 30 M
2 Charlie 35 M
```
在上面的示例中,我们首先创建一个包含重复行的 DataFrame,然后使用 `drop_duplicates()` 方法删除了这些重复行。最后,打印了结果以验证删除操作是否正确。