pandas删除重复数据简单方法，

pandas删除重复数据简单方法，

目录

•  1、pandas中重复索引问题
• 2、pandas删除重复数据行
•  3、drop_duplicates()函数的语法
• 附：pandas数据处理——取出重复数据
• 方法：
•  总结

 1、pandas中重复索引问题

df = df[~df.index.duplicated()]

2、pandas删除重复数据行

# 首先导入常用的两个包
import pandas as pd
import numpy as np
 
# 1.删除完全重复的行
df.drop_duplicates()
 
2.按k列进行去重，对于重复项，保留第一次出现的值
df.drop_duplicates('k',keep='first')
 
3、k2和k1两列进行去重
df.drop_duplicates(['k2','k1'], keep='first')
 
"""
keep：{‘first', ‘last', False}, 默认值 ‘first'
first：保留第一次出现的重复行，删除后面的重复行。
last：删除前面的重复项，保留最后一次出现的重复行。
False：删除所有重复项
"""

 3、drop_duplicates()函数的语法

df.drop_duplicates(subset=['A','B','C'],keep='first',inplace=True)

参数说明如下：

• subset：表示要进去重的列名，默认为 None。
• keep：有三个可选参数，分别是 first、last、False，默认为 first，表示只保留第一次出现的重复项，删除其余重复项，last 表示只保留最后一次出现的重复项，False 则表示删除所有重复项。
• inplace：布尔值参数，默认为 False 表示删除重复项后返回一个副本，若为 Ture 则表示直接在原数据上删除重复项。

附：pandas数据处理——取出重复数据

平常我们用pandas做重复数据处理时，常常调用到drop_duplicates方法来去除重。

现在我不想完全去除重复，而是把重复数据输出，现有数据如下所示：

方法：

重复数据保留一个，duplicate_bool输出的是bool类型值，通过判断bool==True，取出重复行。

duplicate_bool = df.duplicated(subset=['id'], keep='first')
repeat=df.loc[duplicate_bool == True]
repeat复制

输出：

 总结

到此这篇关于pandas删除重复数据的文章就介绍到这了,更多相关pandas删除重复数据内容请搜索3672js教程以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持3672js教程！

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