python:删掉重复行之drop_duplicates（）用法

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一、基本用法

二。示例

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drop_duplicates()是Pandas中一个非常实用的方法，用于从DataFrame或Series中删除重复的行或值，只保留第一次出现的记录。

一、基本用法

它的基本语法如下：

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)

• subset：可选参数，指定考虑哪些列来判断重复，默认为所有列。你可以传入一列或多列的列名列表（作为字符串列表）来确定重复性。

• keep：可选参数，决定如何处理重复项。

  • 'first'（默认）：保留每个重复组中的第一个出现的行。
  • 'last'：保留每个重复组中的最后一个出现的行。
  • False：删除所有重复的行。

• inplace：可选参数，如果设置为True，则直接在原DataFrame上进行修改，不返回新的DataFrame。

二。示例

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alex', 'Bob', 'Clarke', 'Alex', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 22, 25, 30],
        'City': ['NY', 'LA', 'SF', 'NY', 'LA']}
df = pd.DataFrame(data)

print("Original DataFrame:")
print(df)

 

如果我们想删除所有重复的行（基于所有列），可以这样做：

df_unique = df.drop_duplicates()
print("\nDataFrame after removing duplicates (all columns):")
print(df_unique)

 

如果我们只想根据'Name'和'Age'列来判断重复，并保留每个重复组的第一个出现：

df_unique_subset = df.drop_duplicates(subset=['Name', 'Age'])
print("\nDataFrame after removing duplicates (Name and Age columns):")
print(df_unique_subset)

 

 如果希望删除所有重复，不保留任何重复行：

df_remove_all_duplicates = df.drop_duplicates(keep=False)
print("\nDataFrame after removing all duplicates:")
print(df_remove_all_duplicates)

 

 

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