drop_duplicates 方法實現對數據框 DataFrame 去除特定列的重復行，返回 DataFrame 格式數據。

一、使用語法及參數

使用語法：

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)

參數：

• subset – 指定特定的列 默認所有列
• keep:{‘first’, ‘last’, False} – 刪除重復項并保留第一次出現的項 默認第一個
  keep=False – 表示刪除所有重復項 不保留
• inplace – 是否直接修改原對象
• gnore_index=True – 重置索引 （version 1.0.0 才有這個參數）

二、實操

1.例子一

''' 學習中遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：531509025 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1,1,2,2],'b':['a','b','a','b']})# 單列 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)# 刪除所有重復項 不保留 df.drop_duplicates(subset=['a', 'b'], False)

2.例子二

''' 學習中遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：531509025 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' # 構建測試數據框 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] })# 默認按所有列去重 df.drop_duplicates()# 指定列 df.drop_duplicates(subset=['brand'])# 保留最后一個重復值 df.drop_duplicates(subset=['brand', 'style'], keep='last')

3.刪除重復項后重置索引

# 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])

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python基础教程：pd.drop_duplicates删除重复行的方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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