pandas删除一列字符串数据中重复的字符，只保留一个

你可以使用pandas库的drop_duplicates函数，将列中重复的字符串数据删除。具体的代码如下：

df['列名'] = df['列名'].apply(lambda x: ''.join(sorted(set(x), key=x.index)))

这个方法可以去除重复的字符，并且保留第一个字符。

相关问题

pandas删除重复数据 字符串含空格

Pandas是一个强大的数据分析库，用于Python，它提供了一种方便的方式来处理表格数据。当你想要删除DataFrame或Series中的重复数据时，可以使用`drop_duplicates()`函数。这个函数默认会检查每一列是否相等，如果所有列的值都完全一样，就会认为这是一行重复的数据，并将其删除。

例如，如果你有一个包含字符串的DataFrame `df`，其中有些字符串含有空格，你可以这样做：

# 假设 df 是一个 DataFrame
df = df.drop_duplicates(subset='your_column_with_spaces', keep='first') # 'keep' 参数可以选择保留第一份重复（'first'），第二份('last') 或者都不保留('drop')

在这里，`subset` 参数是你想要检查重复的列名，比如 `'your_column_with_spaces'`，如果该列有空格导致的重复。

如果你只想基于某个特定的条件删除重复项，也可以传递一个布尔数组或 Series 到 `keep` 参数：

duplicate_rows = df.duplicated('your_column_with_spaces', keep=False)  # 返回一个布尔数组，标记哪些是重复的
df = df[~duplicate_rows]  # 使用 ~ 运算符取反，选择非重复行

pandas中如何将字符串数据转为浮点数数据

可以使用 pandas 中的 astype() 方法将字符串数据转为浮点数数据。例如，将一个名为 df 的 pandas 数据框中的字符串列 column1 转为浮点数列，可以使用以下代码：

df['column1'] = df['column1'].astype(float)

请注意，如果字符串列中存在无法转换为浮点数的值，那么该值将被转换为 NaN。如果想要将无法转换为浮点数的值转换为默认值 0.0，可以使用以下代码：

df['column1'] = pd.to_numeric(df['column1'], errors='coerce').fillna(0.0)