怎么在pandas中使用DataFrame删除重复行-创新互联

这篇文章给大家介绍怎么在pandas中使用DataFrame 删除重复行，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

创新互联公司是一家集网站建设,彭水苗族土家族企业网站建设,彭水苗族土家族品牌网站建设,网站定制,彭水苗族土家族网站建设报价,网络营销,网络优化,彭水苗族土家族网站推广为一体的创新建站企业，帮助传统企业提升企业形象加强企业竞争力。可充分满足这一群体相比中小企业更为丰富、高端、多元的互联网需求。同时我们时刻保持专业、时尚、前沿，时刻以成就客户成长自我，坚持不断学习、思考、沉淀、净化自己，让我们为更多的企业打造出实用型网站。

1. 建立一个DataFrame

 C=pd.DataFrame({'a':['dog']*3+['fish']*3+['dog'],'b':[10,10,12,12,14,14,10]})

2. 判断是否有重复项

用duplicated（ ）函数判断

C.duplicated()

3.  有重复项，则可以用drop_duplicates()移除重复项

C.drop_duplicates()

4. Duplicated（ ）和drop_duplicates（ ）方法是以默认的方式判断全部的列（上面的例子中是看两个变量a和b是否都是重复出现）。

我们也可以对特定的列进行重复项判断。

 C.duplicated(['a'])   C.drop_duplicates(['a'])

 C.duplicated(['b'])   C.drop_duplicates(['b'])

5.  norepeat_df = df.drop_duplicates(subset=['A_ID', 'B_ID'], keep='first')

#上面的命令去掉UNIT_ID和KPI_ID列中重复的行，并保留重复出现的行中第一次出现的行

补充：

• 当keep=False时，就是去掉所有的重复行

• 当keep=‘first'时，就是保留第一次出现的重复行

• 当keep='last'时就是保留最后一次出现的重复行。

关于怎么在pandas中使用DataFrame 删除重复行就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

当前标题：怎么在pandas中使用DataFrame删除重复行-创新互联
当前路径：https://www.cdcxhl.com/article12/cephdc.html

成都网站建设公司_创新互联，为您提供App开发、外贸建站、网站改版、ChatGPT、App设计、网站导航

广告

声明：本网站发布的内容（图片、视频和文字）以用户投稿、用户转载内容为主，如果涉及侵权请尽快告知，我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场，如需处理请联系客服。电话：028-86922220；邮箱：631063699@qq.com。内容未经允许不得转载，或转载时需注明来源： 创新互联