这篇文章给大家介绍怎么在pandas中使用DataFrame 删除重复行，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
1. 建立一个DataFrame
C=pd.DataFrame({'a':['dog']*3+['fish']*3+['dog'],'b':[10,10,12,12,14,14,10]})
2. 判断是否有重复项
用duplicated（ ）函数判断
C.duplicated()
3. 有重复项，则可以用drop_duplicates()移除重复项
C.drop_duplicates()
4. Duplicated（ ）和drop_duplicates（ ）方法是以默认的方式判断全部的列（上面的例子中是看两个变量a和b是否都是重复出现）。
我们也可以对特定的列进行重复项判断。
C.duplicated(['a']) C.drop_duplicates(['a']) C.duplicated(['b']) C.drop_duplicates(['b'])
5. norepeat_df = df.drop_duplicates(subset=['A_ID', 'B_ID'], keep='first')
#上面的命令去掉UNIT_ID和KPI_ID列中重复的行，并保留重复出现的行中第一次出现的行
补充：
当keep=False时，就是去掉所有的重复行
当keep=‘first'时，就是保留第一次出现的重复行
当keep='last'时就是保留最后一次出现的重复行。
关于怎么在pandas中使用DataFrame 删除重复行就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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