本文主要介绍在pandas中重复数据删除的实现方法。通过示例代码进行了非常详细的介绍，对于大家的学习或者工作都有一定的参考价值。有需要的朋友就跟着下面的边肖学习吧。

重复数据删除可以使用两种方法：duplicated()和drop_duplicates()。

数据框。Duplicated (subset=none，keep='first ')返回表示重复行的布尔序列。

参数：

子集：列标签或标签序列，可选。

只考虑用于标识重复项的一些列，默认情况下使用所有列。

Keep: {'first '，' ' last '，False}，默认为' first '

First:标签重复出现，除了第一次出现时为真。

Last:标签重复出现，除了最后一次出现，否则为真。

错误：将所有重复标记为真。

将numpy作为np导入

进口熊猫作为pd

来自熊猫进口系列，数据框架

df=pd.read_csv('。/demo _ duplicate . CSV’)

打印(df)

打印(df['Seqno']。unique()) # [0。1.]

#使用重复值查看重复值

#参数keep可以标记重复值{'first '，' last '，False}

打印(df['Seqno']。重复())

'''

0错误

1正确

2正确

3正确

4错误

名称：Seqno，数据类型：bool

'''

#删除系列重复数据

打印(df['Seqno']。drop_duplicates())

'''

0 0.0

4 1.0

名称：Seqno，型号：float64

'''

#删除数据帧重复数据

打印(df。drop _ duplicates (['Seqno']) #根据Seqno。

'''

价格序列号符号时间

0 1623.0 0.0 APPL 1473411962

4 1649.0 1.0 APPL 1473411963

'''

# drop _ dujplicates()第二个参数keep包含以下值：first，last，False

print(df . drop _ duplicates([' seqno ']，keep=' last ')#保存最后一个

'''

价格序列号符号时间

3 1623.0 0.0 APPL 1473411963

4 1649.0 1.0 APPL 1473411963

'''

pandas 去除重复行

data frame . drop _ duplicates(subset=None，keep='first '，inplace=False)

子集：指定列，默认情况下使用所有列。

Keep: {'first '，' last '，False}，默认为' first '

第一个：删除重复项，保留第一个匹配项。Last:删除重复项并保留最后一次出现的项。False:删除所有重复项。

Inplace:布尔值，默认值为False。您是要删除副本还是退回副本？

栗子：

关于熊猫重复数据删除实现方法的文章到此结束。有关Pandas重复数据删除的更多信息，请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章。希望大家以后能多多支持我们！

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。