这篇文章主要介绍了pd.drop_duplicates如何删除重复行的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇pd.drop_duplicates如何删除重复行文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
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：
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)参数：
subset – 指定特定的列 默认所有列
keep:{‘first’, ‘last’, False} – 删除重复项并保留第一次出现的项 默认第一个
keep=False – 表示删除所有重复项 不保留
inplace – 是否直接修改原对象
gnore_index=True – 重置索引 （version 1.0.0 才有这个参数）
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])关于“pd.drop_duplicates如何删除重复行”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“pd.drop_duplicates如何删除重复行”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
亿速云「云服务器」，即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘，价格低至29元/月。点击查看>>
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
