如何使用Pandas 的 drop_duplicates() 方法去重

Pandas 的 `drop_duplicates()` 方法可以用来去除 DataFrame 中的重复行。使用该方法，你可以指定按照哪些列进行去重，以及保留哪些行。

例如，如果你的 DataFrame 叫做 `df`，你可以按照 `账号` 列去重，保留第一个出现的行，代码如下：

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

其中，`subset` 参数指定了按照哪些列进行去重，可以是单个列名或多个列名的列表；`keep` 参数指定了保留哪些行，可以是 `first`（保留第一个出现的行）、`last`（保留最后一个出现的行）或 `False`（删除所有重复行）；`inplace` 参数指定了是否在原 DataFrame 上进行修改，如果设置为 `True`，则会在原 DataFrame 上进行修改，否则会返回一个新的 DataFrame。

注意，`drop_duplicates()` 方法默认会保留第一个出现的行，如果需要保留最后一个出现的行，可以将 `keep` 参数设置为 `last`。如果需要保留所有重复行，可以将 `keep` 参数设置为 `False`。

相关问题

pandas drop_duplicates 具体用法

`drop_duplicates()` 是 Pandas 中的一个函数，用于去除 DataFrame 或 Series 中重复的行。

具体用法如下：

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)

其中，各参数的含义如下：

- `subset`：指定要去重的列，默认为全部列，如果指定了，则只对指定的列进行去重；
- `keep`：指定保留哪个重复的值，可选参数为 `'first'`（保留第一个）、`'last'`（保留最后一个）和 `False`（全部删除），默认为 `'first'`；
- `inplace`：是否在原 DataFrame 中进行修改，默认为 `False`，即返回一个新的 DataFrame；
- `ignore_index`：是否重新设置索引，默认为 `False`，即保留原有的索引。

例如，对如下的 DataFrame 进行去重：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Bob'],
    'age': [25, 30, 35, 30],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']
}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出：

      name  age gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
2  Charlie   35      M
3      Bob   30      M

如果我们想要去掉重复的行，可以使用 `drop_duplicates()` 函数：

df.drop_duplicates(inplace=True)

print(df)

输出：

      name  age gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
2  Charlie   35      M

可以看到，重复的行已经被去掉了。

drop_duplicates 去重

您好！对于去除重复值，您可以使用 pandas 库中的 drop_duplicates() 函数。这个函数可以对 DataFrame 或者 Series 进行操作，删除其中的重复行。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复值的 DataFrame
data = {'col1': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5],
        'col2': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 drop_duplicates() 去除重复行
df_drop_duplicates = df.drop_duplicates()

print(df_drop_duplicates)

输出结果会去除重复的行，得到如下结果：

   col1 col2
0     1    a
1     2    b
3     3    c
4     4    d
6     5    e

希望这个示例能够帮到您！如果有任何其他问题，请随时提问。