python中用pandas'库将csv文件去重

可以使用 Pandas 库中的 drop_duplicates() 方法来去除 DataFrame 中的重复行。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('example.csv')

# 去除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 将去重后的结果保存为新的 csv 文件
df.to_csv('example_new.csv', index=False)

其中，`inplace=True` 表示在原 DataFrame 上进行修改，`index=False` 表示不保存行索引。

相关问题

怎样在Python中用pandas库读取csv文件

你可以使用pandas库中的read_csv()函数来读取csv文件，示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('filename.csv')

其中，'filename.csv'是你要读取的csv文件名，df是一个pandas的DataFrame对象，它包含了csv文件中的所有数据。你可以通过df.head()函数来查看DataFrame的前几行数据。

为什么python中用pandas.read_csv读取tsv文件后，再根据列的名称调用其中内容时总是报错键不存在

在Python中，如果你使用`pandas.read_csv`函数读取TSV（Tab Separated Values）文件，而后续根据列名访问数据时出错，这通常是因为以下几个原因：

1. **文件格式错误**：确认是否真的是TSV格式，因为`read_csv`默认处理的是CSV（逗号分隔值），如果TSV是以制表符而非逗号作为分隔符，需要明确指定分隔符参数`sep='\t'`。

df = pd.read_csv('file.tsv', sep='\t')

2. **列名错误**：检查列名是否拼写正确，以及大小写敏感性。Pandas是对大小写敏感的，所以"Column1"和"column1"被视为两个不同的列。

3. **缺失文件或路径错误**：确保文件路径正确并且文件存在。可以尝试使用`os.path.exists()`来检查。

4. **列不在读取的数据集中**：如果TSV文件的结构有所改变，比如新添加了列或删除了原有的列，那么以前的列名就不再对应任何实际数据。

5. **数据质量问题**：某些列在数据导入时可能空值过多或者格式问题导致无法识别成列。

修复这个问题的办法是先查看加载后的数据集`df.head()`，找出正确的列名，然后按照正确的名字来访问数据。如果还是不确定，可以打印整个DataFrame的信息以便于定位问题。

print(df.info())