发布时间：2023-12-17 17:00
drop_duplicates 方法实现对数据框 DataFrame 去除特定列的重复行，返回 DataFrame 格式数据。
使用语法：
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=\'first\', inplace=False, ignore_index=False)
参数：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({\'a\':[1,1,2,2],
\'b\':[\'a\',\'b\',\'a\',\'b\']})
# 单列
df.drop_duplicates(\'b\', \'first\', inplace=True)
print(df)
\'\'\'
a b
0 1 a
1 1 b
\'\'\'
# 多列
df.drop_duplicates(subset=[\'a\', \'b\'], keep=\'first\', inplace=False)
# 删除所有重复项 不保留
df.drop_duplicates(subset=[\'a\', \'b\'], False)
# 构建测试数据框
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
\'brand\': [\'Yum Yum\', \'Yum Yum\', \'Indomie\', \'Indomie\', \'Indomie\'],
\'style\': [\'cup\', \'cup\', \'cup\', \'pack\', \'pack\'],
\'rating\': [4, 4, 3.5, 15, 5]
})
# 默认按所有列去重
df.drop_duplicates()
# 指定列
df.drop_duplicates(subset=[\'brand\'])
# 保留最后一个重复值
df.drop_duplicates(subset=[\'brand\', \'style\'], keep=\'last\')
# 方法一 df.drop_duplicates(ignore_index=True) # 方法二 df.drop_duplicates().reset_index(drop=True) # 方法三 df.index = range(df.shape[0])
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