pd.drop_duplicates如何删除重复行

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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 pddf = pd.DataFrame({'a':[1,1,2,2],                   'b':['a','b','a','b']})# 单列df.drop_duplicates('b', 'first', inplace=True)print(df)'''   a  b0  1  a1  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 pddf = 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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