pandas删除一列有重复值的

方法是什么？

您可以使用 pandas 库中的 drop_duplicates 方法删除一列中的重复值。具体的代码如下：

df = df.drop_duplicates(subset=['column_name'], keep='last')

其中，column_name 是需要删除重复值的列名。这个方法可以删除该列中的所有重复值，保留最后一个值。如果您想保留第一个值，可以将 keep 设置为 'first'。

相关问题

利用pandas删除某一列重复值所在的行

假设DataFrame为df，要删除列col重复值所在的行，可以使用以下代码：

df = df.drop_duplicates(subset='col', keep=False)

其中，subset参数指定要考虑的列名（可以是单个列名或列名列表），keep参数指定保留的重复值，默认为第一个重复值（keep='first'），设置为False则保留所有重复值所在的行。

pandas将一列重复的值删除

可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数来删除一列重复的值，具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个有重复值的数据框
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,2,3,4,4],'B':[5,6,6,7,8,8]})

# 删除重复值
df = df.drop_duplicates(['A'])

# 打印输出处理后的数据框
print(df)

运行结果如下：

   A  B
0  1  5
1  2  6
3  3  7
4  4  8

其中，drop_duplicates()函数的参数'['A']'表示只针对'A'列进行去重。如果需要移除所有列中的重复值，可以省略参数。