python dataframe 显示重复项

使用pandas库中的drop_duplicates()方法可以去除DataFrame中的重复值。

例如，假设有一个DataFrame对象df，其中包含重复的行，可以使用以下代码去除重复行：

df.drop_duplicates(inplace=True)

其中，inplace=True表示在原DataFrame对象上进行修改，如果不加该参数，则返回一个新的DataFrame对象。

相关问题

python dataframe去重复值

使用pandas库中的drop_duplicates()方法可以去除DataFrame中的重复值。

例如，假设有一个DataFrame对象df，其中包含重复的行，可以使用以下代码去除重复行：

df.drop_duplicates(inplace=True)

其中，inplace=True表示在原DataFrame对象上进行修改，如果不加该参数，则返回一个新的DataFrame对象。

python dataframe全显示

想要在Python中将DataFrame的所有列都显示出来，可以使用以下方法：
1. 使用pandas库，将expand_frame_repr属性设置为False，这样在打印输出DataFrame时不会隐藏部分列。例如：import pandas as pd pd.set_option('expand_frame_repr', False)
2. 在Jupyter Notebook或PyCharm中显示数据框时，默认情况下会自动压缩显示。如果想要显示全部的行或列，可以通过以下方法解决：
- 要显示所有的列，可以使用pd.set_option('display.max_columns', None)。这样就会显示DataFrame中的所有列。
- 要显示所有的行，可以使用pd.set_option('display.max_rows', None)。这样就会显示DataFrame中的所有行。
- 如果想要设置value的显示长度为100，默认为50，可以使用pd.set_option('max_colwidth',100)。这样可以增加每列显示的字符数。
更多关于参数设置的信息可以参考pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.set_option.html