怎么使用Python pandas找出删除重复的数据

这篇文章主要介绍了怎么使用Pythonpandas找出删除重复的数据的相关知识，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怎么使用Pythonpandas找出删除重复的数据文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。当我们使用pandas处理数据的时候，经常会遇到数据重复的问题，如何找出重复数据进而分析重复原因，或者如何直接删除重复的数据是一个关键的步骤，pandas提供了很方便的方法：duplicated()和drop_duplicates()。duplicated()可以被用在DataFrame的三种情况下，分别是pandas.DataFrame.duplicated、pandas.Series.duplicated和pandas.Index.duplicated。他们的用法都类似，前两个会返回一个布尔值的Series，最后一个会返回一个布尔值的numpy.ndarray。DataFrame.duplicated(subset=None, keep=‘first’)subset：默认为None，需要标记重复的标签或标签序列keep：默认为‘first’，如何标记重复标签first：将除第一次出现以外的重复数据标记为Truelast：将除最后一次出现以外的重复数据标记为TrueFalse：将所有重复的项都标记为True（不管是不是第一次出现）Series.duplicated(keep=‘first’)keep：与DataFrame.duplicated的keep相同Index.duplicated(keep=‘first’)keep：与DataFrame.duplicated的keep相同例子： brand style rating
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4 Indomie pack 5.00 False
1 True
2 False
3 False
4 False
dtype: booldf.duplicated(keep=’last’)0 True
1 False
2 False
3 False
4 False
dtype: bool0 True
1 True
2 False
3 False
4 False
dtype: bool0 False
1 True
2 False
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dtype: bool关于Index的重复标记： style rating
brand
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Indomie pack 5.0与duplicated()类似，drop_duplicates()是直接把重复值给删掉。下面只会介绍一些含义不同的参数。DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False)subset：与duplicated()中相同keep：与duplicated()中相同inplace：与pandas其他函数的inplace相同，选择是修改现有数据还是返回新的数据Series.drop_duplicates()相比Series.duplicated()也是多了一个inplace参数，和上诉介绍一样，Index.drop_duplicates()与Index.duplicated()参数相同就不做赘述。下面是例子： brand style rating
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4 Indomie pack 5.0关于“怎么使用Pythonpandas找出删除重复的数据”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“怎么使用Pythonpandas找出删除重复的数据”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注百云主机行业资讯频道。

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