pandas删除重复行不保留

如果想要使用Pandas删除重复行，但是不保留任何一个重复的行，可以使用drop_duplicates方法，并将keep参数设置为False。下面是一个例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 3, 3], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'd']})
print(df)

# 删除重复行并不保留任何一个重复的行
df.drop_duplicates(keep=False, inplace=True)
print(df)

输出结果为：

   A  B
0  1  a
1  1  b
2  2  c
3  3  d
4  3  d

   A  B
2  2  c

可以看到，最后只保留了一个不重复的行（第2行）。

相关问题

pandas检测重复行，保留最后一行，删去其余行

你可以使用`drop_duplicates()`函数，将参数`keep`设置为`last`，表示保留最后一行，同时将参数`inplace`设置为`True`，表示直接在原始DataFrame上进行修改。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3, 4], 'B': [4, 5, 6, 7, 8]})

# 检测重复行，保留最后一行
df.drop_duplicates(keep='last', inplace=True)

执行完上述代码后，`df`将只保留最后一行重复数据，其余行被删除。

pandas删除重复的行

Pandas是一个强大的数据处理库，在Python中常用它来进行数据分析。如果你想从DataFrame中删除重复的行，可以使用`drop_duplicates()`函数。这个函数会检查指定的列（默认是所有列），并返回一个新的DataFrame，其中包含了唯一的组合。

基本语法如下：

df.drop_duplicates(inplace=True|False)

- `inplace=True`表示在原DataFrame上直接修改，删除重复行；如果不设置或设置为`False`，则返回一个新的不含重复行的DataFrame。
- 如果你想基于特定的列去查找重复，可以在`subset`参数中传入列名列表，例如`df.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'])`。

如果你只想保留每组的第一个重复项，可以添加`keep='first'`：

df.drop_duplicates(keep='first', inplace=True)

或者保留最后一个重复项，用`keep='last'`：

df.drop_duplicates(keep='last', inplace=True)