這篇文章給大家介紹怎么在pandas中使用DataFrame 刪除重復(fù)行，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對(duì)大家能有所幫助。

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1. 建立一個(gè)DataFrame

 C=pd.DataFrame({'a':['dog']*3+['fish']*3+['dog'],'b':[10,10,12,12,14,14,10]})

2. 判斷是否有重復(fù)項(xiàng)

用duplicated（ ）函數(shù)判斷

C.duplicated()

3.  有重復(fù)項(xiàng)，則可以用drop_duplicates()移除重復(fù)項(xiàng)

C.drop_duplicates()

4. Duplicated（ ）和drop_duplicates（ ）方法是以默認(rèn)的方式判斷全部的列（上面的例子中是看兩個(gè)變量a和b是否都是重復(fù)出現(xiàn)）。

我們也可以對(duì)特定的列進(jìn)行重復(fù)項(xiàng)判斷。

 C.duplicated(['a'])   C.drop_duplicates(['a'])

 C.duplicated(['b'])   C.drop_duplicates(['b'])

5.  norepeat_df = df.drop_duplicates(subset=['A_ID', 'B_ID'], keep='first')

#上面的命令去掉UNIT_ID和KPI_ID列中重復(fù)的行，并保留重復(fù)出現(xiàn)的行中第一次出現(xiàn)的行

補(bǔ)充：

• 當(dāng)keep=False時(shí)，就是去掉所有的重復(fù)行

• 當(dāng)keep=‘first'時(shí)，就是保留第一次出現(xiàn)的重復(fù)行

• 當(dāng)keep='last'時(shí)就是保留最后一次出現(xiàn)的重復(fù)行。

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