DataFrame数据去重，删除重复的行数据

最新推荐文章于 2025-04-07 21:15:10 发布
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本文介绍了如何使用Pandas库进行DataFrame数据去重，包括默认保留第一个出现的重复行，以及通过参数设置保留最后一个重复行。同时展示了如何基于特定列进行去重操作，为数据分析提供灵活性。

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在数据分析和处理中，经常会遇到需要对DataFrame中的数据进行去重操作，以删除重复的行数据。Pandas是一个强大的数据分析库，提供了简单而高效的方法来处理数据，包括数据去重。本文将介绍如何使用Pandas来实现DataFrame数据去重的操作，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要导入Pandas库，并创建一个示例DataFrame来演示去重操作：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {
   '姓名': ['张三', '李四'
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【Pandas数据处理100例】（三）：DataFrame数据去重，删除重复的行数据
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大家好，我是阿光。本专栏整理了《Pandas数据分析处理》，内包含了各种常见的数据处理，以及Pandas内置函数的使用方法，帮助我们快速便捷的处理表格数据。正在更新中~ ✨🚨 我的项目环境：有时我们的数据中会存在很多的重复数据，我们需要进行去重，这个操作在Excel中很容易就可以实现，但是这里我们将讲解如何使用Panda进行DataFrame的数据去重，这里利用到的函数就是。 该函数会将DataFrame中所有重复的数据进行删除参数列表： 这里我们定义了一个含有重复数据的DataFrame 这里我们传
DataFrame 去除重复行（移除重复数据）drop_duplicates（）方法
lx104921的博客
12-04 1453
其中subset是根据哪些列来查找重复项，inplace表明是否原地修改（false即不原地修改，而是返回一个dataframe）dataframe中去除重复行数据使用drop_duplicates方法。在筛选玩浏览了自己博客的作者后，需要进行去重，具体如下。例题：leetcode 1148题。
DataFrame的遍历、排序、去重与分组
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Clocky7
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abcdef。
Python pandas删除DataFrame中的重复行以及查看删除行数据总结
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在处理csv文件时，我们经常会遇到重复行的出现，根据需求，可以将删除重复行分为两种情况。 第一种情况， 使用DataFrame来查看我们刚刚输入的表格，使用duplicated()函数来查看重复数据，如果数据重复就返回True，否则返回False，为bool类型的数据；也可以用duplicated('你要指定的列')指定列来查看重复数据，不指定则默认为第一列，如上图的num列； 使用函数drop_duplicates('num',inplace = True)来删除指定的数据，可以指定返回的.
Pandas教程：DataFrame删除重复的行数据
我的Python教程
03-12 1625
在Pandas中，要删除DataFrame中的重复数据，您可以使用drop_duplicates()方法。Pandas教程07：DataFrame数据的算术运算+逻辑运算+describe()方法+统计函数+自定义函数运算。Pandas教程14：DataFrame数据合并（concat+merge+_append+join）的4种方法。Pandas教程11：关于pd.DataFrame.shift(1)数据下移的示例用法。---------------pandas数据分析集合---------------
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1）去重指定多列去重，这是在dataframe没有独一无二的字段作为PK（主键）时，需要指定多个字段一起作为该行的PK，在这种情况下对整体数据进行去重。Attention：主要用到了drop_duplicates方法，并设置参数subset为多个字段名构成的数组。具体代码如下：>>>import pandas as pd>>>data={'state':[1,1,2,2,1,2,2],'pop':...
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