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数据去重可以使用duplicated()和drop_duplicates()两个方法。
DataFrame.duplicated（subset = None，keep =‘first' ）返回boolean Series表示重复行
参数：
subset：列标签或标签序列，可选
仅考虑用于标识重复项的某些列，默认情况下使用所有列
keep：{‘first'，‘last'，False}，默认'first'
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
df = pd.read_csv('./demo_duplicate.csv')
print(df)
print(df['Seqno'].unique()) # [0. 1.]
# 使用duplicated 查看 重复值
# 参数 keep 可以标记重复值 {'first'，'last'，False}
print(df['Seqno'].duplicated())
'''
0 False
1 True
2 True
3 True
4 False
Name: Seqno, dtype: bool
'''
# 删除 series 重复数据
print(df['Seqno'].drop_duplicates())
'''
0 0.0
4 1.0
Name: Seqno, dtype: float64
'''
# 删除 dataframe 重复数据
print(df.drop_duplicates(['Seqno'])) # 按照 Seqno 来 去重
'''
Price Seqno Symbol time
0 1623.0 0.0 APPL 1473411962
4 1649.0 1.0 APPL 1473411963
'''
# drop_dujplicates() 第二个参数 keep 包含的值 有： first、last、False
print(df.drop_duplicates(['Seqno'], keep='last')) # 保存最后一个
'''
Price Seqno Symbol time
3 1623.0 0.0 APPL 1473411963
4 1649.0 1.0 APPL 1473411963
'''
pandas 去除重复行
DataFrame.drop_duplicates（subset = None，keep ='first'，inplace = False ）
subset ： 指定列，默认情况下使用所有列
keep ： {'first'，'last'，False}，默认'first'
first ：删除重复项保留第一次出现的。last ：删除重复项保留最后一次出现的。false：删除所有重复项。
inplace ： 布尔值，默认为False 是否删除重复项或返回副本
栗子：
到此这篇关于pandas中的数据去重处理的实现方法的文章就介绍到这了,更多相关Pandas 数据去重内容请搜索亿速云以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持亿速云！
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