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。
一、使用语法及参数
使用语法：
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）
二、实操
1.例子一
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)
2.例子二
# 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')
3.删除重复项后重置索引
# 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])
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