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。

python 将两个dataframe根据index进行合并，但出现错误提示：-> 1840 raise KeyError(key) 1842 # Check for duplicates 1843 if values.ndim > 1: KeyError: 'index'

这个错误通常发生在尝试根据索引进行合并的过程中，其中一个或两个DataFrame的索引存在重复值。在合并之前，确保两个DataFrame的索引没有重复值，可以通过使用`duplicated()`函数来检查重复值，并使用`drop_duplicates()`函数来去除重复值。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 检查和去除重复索引
if df1.index.duplicated().any() or df2.index.duplicated().any():
    df1 = df1[~df1.index.duplicated()]
    df2 = df2[~df2.index.duplicated()]

# 合并DataFrame
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

通过这种方法，可以确保合并过程中不会出现索引重复的问题。如果还有其他问题，请随时提问。