pandas中drop_duplicates函数的用法

drop_duplicates() 函数是 Pandas 中用于删除 DataFrame 中重复行的函数。它会返回一个去除重复行的新 DataFrame。该函数主要用于数据清洗和数据去重操作。

下面是 drop_duplicates() 函数的基本语法：

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

其中的参数含义如下：

• subset：用于指定要考虑的列的子集，即在哪些列上查找重复行，默认为 None，表示在所有列上查找重复行。
• keep：指定保留哪个重复行，默认为 'first'，表示保留第一个出现的重复行；可选值还包括 'last'（保留最后一个出现的重复行）和 False（删除所有重复行）。
• inplace：指定是否在原地修改 DataFrame，即是否直接修改原始对象而不返回副本，默认为 False。

下面是一些示例说明 drop_duplicates() 函数的用法：

假设我们有以下 DataFrame：

删除所有重复行

# 删除所有重复行
df_deduplicated = df.drop_duplicates()
print(df_deduplicated)

根据指定列删除重复行：

# 根据列 'A' 删除重复行
df_deduplicated = df.drop_duplicates(subset='A')
print(df_deduplicated)

 根据多列删除重复行：

# 根据列 'A' 和 'B' 删除重复行
df_deduplicated = df.drop_duplicates(subset=['A', 'B'])
print(df_deduplicated)

保留最后一个重复行：

# 保留最后一个重复行
df_deduplicated = df.drop_duplicates(keep='last')
print(df_deduplicated)

通过 drop_duplicates() 函数，你可以轻松地从 DataFrame 中删除重复行，保持数据的一致性和准确性。