去除df1中重复的行，并把结果保存到df2中。def delete_duplicated(): ''' 返回值: df2: 一个DataFrame类型数据 ''' # df1是DataFrame类型数据 df1 = DataFrame({'k1': ['one'] * 3 + ['two'] * 4, 'k2': [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4]}) # 返回df2

好的，可以按照如下代码实现delete_duplicated函数：

import pandas as pd

def delete_duplicated():
    df1 = pd.DataFrame({'k1': ['one'] * 3 + ['two'] * 4, 'k2': [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4]})

    df2 = df1.drop_duplicates()

    return df2

这个函数的功能是删除df1中的重复行，并将删除后的结果存储在df2中。具体实现中，我们首先使用pd.DataFrame函数创建一个名为df1的DataFrame数组，其中包含两列数据，分别为k1和k2。接下来，我们使用df1.drop_duplicates()将df1中的重复行删除，并将删除后的结果存储在名为df2的变量中。最后，我们将创建好的df2返回即可。需要注意的是，drop_duplicates函数默认会删除所有列值都相同的行。

相关问题

df1表的姓名分别和df2表的姓名df3表的姓名进行比对，电话和联系方式同理

可以使用pandas的merge函数将三个DataFrame按照姓名、电话、联系方式进行合并，然后再检查是否有重复行。具体步骤如下：

1. 将df1、df2、df3按照姓名、电话、联系方式进行合并，可以使用pandas的merge函数。注意，需要使用how='outer'参数来保留所有行，因为三个DataFrame中可能存在不同的姓名、电话、联系方式。

# 将df1、df2、df3按照姓名、电话、联系方式进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['姓名', '电话', '联系方式'], how='outer')
merged_df = pd.merge(merged_df, df3, on=['姓名', '电话', '联系方式'], how='outer')

2. 检查是否有重复行，可以使用pandas.DataFrame.duplicated()函数。需要注意的是，如果要检查重复行，需要指定subset参数为['姓名', '电话', '联系方式']。

# 检查是否有重复行
duplicate = merged_df[merged_df.duplicated(subset=['姓名', '电话', '联系方式'])]

3. 汇总重复行，可以使用pandas.DataFrame.groupby()函数。

# 汇总重复行
if not duplicate.empty:
    grouped = duplicate.groupby(['姓名', '电话', '联系方式']).size()
    print(grouped)

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取表格并转换为DataFrame格式
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
df3 = pd.read_excel('file3.xlsx')

# 将df1、df2、df3按照姓名、电话、联系方式进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['姓名', '电话', '联系方式'], how='outer')
merged_df = pd.merge(merged_df, df3, on=['姓名', '电话', '联系方式'], how='outer')

# 检查是否有重复行
duplicate = merged_df[merged_df.duplicated(subset=['姓名', '电话', '联系方式'])]

# 汇总重复行
if not duplicate.empty:
    grouped = duplicate.groupby(['姓名', '电话', '联系方式']).size()
    print(grouped)

需要注意的是，以上代码中的文件路径需要根据实际情况进行修改。

dataframe有10列，其中第一列和第二列分别的第一行元素相同，第三列和第四列分别的第一行元素相同，如何只保留第一行元素相同的第一个列

可以使用pandas库对DataFrame进行操作。可以按照以下步骤实现：

1. 选取第一列和第二列，使用`duplicated()`方法判断哪些行的第一列元素是重复的，然后使用布尔索引过滤出第一列元素不重复的行。

df1 = df[~df.duplicated(subset=[0])]

2. 选取第三列和第四列，使用`duplicated()`方法判断哪些行的第三列元素是重复的，然后使用布尔索引过滤出第三列元素不重复的行。

df2 = df[~df.duplicated(subset=[2])]

3. 将两个DataFrame按照第一列合并。

result = pd.merge(df1, df2, on=[0])

最终得到的`result`就是只保留第一行元素相同的第一个列的DataFrame。