drop_duplicates函数默认情况下，是删除副本的重复值吗

是的，`drop_duplicates`函数默认情况下会删除DataFrame或Series中的重复行，保留第一次出现的行，即删除副本的重复值。你也可以通过参数来控制删除的行或列以及保留的行或列的数量。例如，可以使用`keep`参数来控制保留哪个重复行，使用`subset`参数来控制删除重复行时要考虑的列。

相关问题

drop_duplicates（）函数中的参数有哪些，作用又是什么

### 回答1：

drop_duplicates（）函数的参数包括subset、keep、inplace、ignore_index，subset参数可以指定要删除重复行的列，keep参数用于指定保留重复行的方式（first/last），inplace参数用于指定是否在原数据上进行操作，ignore_index参数指定是否忽略原数据的索引。它的作用是根据指定的参数删除重复行，即删除DataFrame中的重复行。

### 回答2：
drop_duplicates()函数中的参数有几个，包括：

- subset：指定要考虑的列或列的组合，以便进行去重操作。如果不指定，默认考虑数据框中的所有列。
- keep：指定去重后保留哪一个重复值的方式。默认值为"first"，表示保留第一次出现的重复值，其他可选值包括"last"（保留最后一次出现的重复值）和False（去除所有重复值）。
- inplace：指定是否在原始数据框上进行操作。默认值为False，即返回去重后的结果副本。如果设置为True，则在原始数据框上进行操作，并返回None。
- ignore_index：指定是否在重置索引时忽略原始索引。默认值为False，即保留原始索引。如果设置为True，则重置索引并忽略原始索引。

drop_duplicates()函数的作用是去除重复的行。它可以基于指定的列或列的组合来检测并删除重复行。通过指定subset参数，我们可以只考虑部分列进行去重。通过keep参数，我们可以灵活选择保留哪一个或哪些重复值。通过inplace参数，我们可以选择是否在原始数据框上进行操作。最后，通过ignore_index参数，我们可以选择是否重置去重后的数据框的索引。使用drop_duplicates()函数可以帮助我们清洗数据，去除重复的信息，使得数据更加准确和可靠。

### 回答3：
drop_duplicates()函数中的参数有几个，首先是subset参数，默认为None，表示对DataFrame的所有列进行去重，也可以指定某些列，只对指定的列进行去重。可以通过传递列表来指定多列。

第二个参数是keep参数，默认为'first'，表示保留第一个出现的重复值，将后面出现的重复值删除。如果设置为'last'，则保留最后一个出现的重复值。如果设置为False，则将所有重复值都删除。

第三个参数是inplace参数，默认为False，在不改变原始DataFrame的情况下返回一个去重后的新DataFrame。如果将其设置为True，则在原始DataFrame上直接去除重复值，并返回None。

drop_duplicates()函数的作用是去除DataFrame中的重复值，保留唯一的值。通过该函数可以过滤掉重复记录，使得数据更加干净和准确。可以应用于数据清洗和数据分析等场景中，提高数据的质量和可靠性。