1 示例代码1
直接上代码。
def dframe1():
global df1
"""
Python 数据分析：DataFrame，重复值处理。df.drop_duplicates()。全不保留 / 只保留第一条 / 只保留最后一条；单条件 / 多条件
df.duplicated()：有没有重复。
df.drop_duplicates()：去除重复。
"""
"""
先生成一个 DataFrame。
"""
dict1 = {
"第一列": [1, 4, 7, 3],
"第二列": ["空数据", 5.0, 8.0, 3.0],
"第三列": [1, 6, 9, 9]
}
df1 = pd.DataFrame(data=dict1, index=["第一行", "第二行", "第三行", "第四行"])
# ~ print(df1)
"""
第一列 第二列 第三列
第一行 1 空数据 1
第二行 4 5.0 6
第三行 7 8.0 9
第四行 3 3.0 9
"""
"""人为搞个重复行"""
df1.loc["第五行"] = [1, "空数据", 1]
# ~ print(df1)
"""
第一列 第二列 第三列
第一行 1 空数据 1
第二行 4 5.0 6
第三行 7 8.0 9
第四行 3 3.0 9
第五行 1 空数据 1
"""
# ~ print(df1.duplicated())
"""按行判断有无重复"""
"""
第一行 False
第二行 False
第三行 False
第四行 False
第五行 True
dtype: bool
"""
"""查出来了，“第五行”有重复！"""
df2 = df1.drop_duplicates()
# ~ print(df2)
"""
第一列 第二列 第三列
第一行 1 空数据 1
第二行 4 5.0 6
第三行 7 8.0 9
第四行 3 3.0 9
"""
"""
把逻辑值（认为是重复的）为真的行去掉。
注意默认啥参数不写是处理重复行。
"""
# ~ print(df1)
"""
第一列 第二列 第三列
第一行 1 空数据 1
第二行 4 5.0 6
第三行 7 8.0 9
第四行 3 3.0 9
第五行 1 空数据 1
"""
"""很明显对原来的 df1 没有影响"""
"""去除指定列的重复数据"""
# ~ print(df1.duplicated(["第三列"]))
"""
第一行 False
第二行 False
第三行 False
第四行 True
第五行 True
dtype: bool
"""
df2 = df1.drop_duplicates(["第三列"])
"""
默认：keep='first'
默认保留第一个（从上到下，有时候是从左到右）。
"""
# ~ print(df2)
"""
第一列 第二列 第三列
第一行 1 空数据 1
第二行 4 5.0 6
第三行 7 8.0 9
"""
df2 = df1.drop_duplicates(["第三列"], keep="last")
"""给个参数，保留最后边的重复数据"""
# ~ print(df2)
"""
第一列 第二列 第三列
第二行 4 5.0 6
第四行 3 3.0 9
第五行 1 空数据 1
"""
"""
来个狠的，重复的数据一个都不留！
"""
df2 = df1.drop_duplicates(["第三列"], keep=False)
# ~ print(df2)
"""
第一列 第二列 第三列
第二行 4 5.0 6
"""
dframe1()
2 示例代码2
直接上代码。
def dframe2():
# ~ print(df1)
"""
第一列 第二列 第三列
第一行 1 空数据 1
第二行 4 5.0 6
第三行 7 8.0 9
第四行 3 3.0 9
第五行 1 空数据 1
"""
df2 = df1.copy(deep=True)
df2.loc["第三行", "第一列"] = 4
# ~ print(df2)
"""
第一列 第二列 第三列
第一行 1 空数据 1
第二行 4 5.0 6
第三行 4 8.0 9
第四行 3 3.0 9
第五行 1 空数据 1
"""
"""
去第一列和第三列的重复，先写第三列，默认保留 first ，应该还有 第一行/第二行/第三行
再写第一列，默认保留 first ，应该还有 第一行/第二行
想得挺好，但没实现！！！
"""
# ~ print(df2.duplicated(["第三列", "第一列"]))
"""
第一行 False
第二行 False
第三行 False
第四行 False
第五行 True
dtype: bool
"""
df3 = df2.drop_duplicates(["第三列", "第一列"])
# ~ print(df3)
"""
第一列 第二列 第三列
第一行 1 空数据 1
第二行 4 5.0 6
第三行 4 8.0 9
第四行 3 3.0 9
"""
"""
只去了第五行，为啥？
为啥只有“第五行”返回 True ？
drop_duplicates(["第三列", "第一列"])用列表传入多个参数时，其实执行的是组合查重，而非分步筛选。
"""
"""
行 第一列 第三列 组合情况
第一行 1 1 (1, 1)
第二行 4 6 (4, 6)
第三行 4 9 (4, 9)
第四行 3 9 (3, 9)
"""
"""
知道是按组合来理解，就好办了！！！
从上述表格可以看出，第一列和第三列数据形成的组合分别为(1, 1)、(4, 6)、(4, 9)、(3, 9)。这些组合中没有重复的情况，即每一个组合都是独一无二的。当使用
drop_duplicates(["第三列", "第一列"])
时，该函数的作用是去除这两列组合后的重复记录。由于所有组合均唯一，所以没有记录被删除，这就是说“所有组合”均唯一的原因。
想达到先按第三列去重复、再按第一列去重复，就分步单独做！！！
"""
dframe2()
3 欢迎纠错
欢迎纠错，随时更新。
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|---|---|
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| 手机 | $12 |
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使用:---------:居中
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| 第一列 | 第二列 | 第三列 |
|---|---|---|
| 第一列文本居中 | 第二列文本居右 | 第三列文本居左 |
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Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分
Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.
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- 关于 甘特图 语法，参考 这儿,
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- 关于 Mermaid 语法，参考 这儿,
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- 关于 Flowchart流程图 语法，参考 这儿.
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注脚的解释 ↩︎
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