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Dataframe的drop_duplicates方法

在实际处理数据中，数据预处理操作中，常常需要去除掉重复的数据，这就用到了Dataframe的drop_duplicates方法。

drop_duplicates方法介绍

方法形式为 drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False, ignore_index=False)，返回删掉重复行的Dataframe。

参数解析：

• **subset：**列名或列名序列，对某些列来识别重复项，默认情况下使用所有列。

• **keep：**可选值有first，last，False，默认为first，确定要保留哪些重复项。

  • first：删除除第一次出现的重复项，即保留第一次出现的重复项。
  • last：保留最后一次出现的重复项。
  • False：删除所有重复项。

• **inplace：**布尔值，默认为False，返回副本。如果为True，则直接在原始的Dataframe上进行删除。

• **ignore_index：**布尔值，默认为False，如果为True，则生成的行索引将被标记为0、1、2、…、n-1。

返回：

• 返回删除重复项的Dataframe或None，当inplace=True时返回None。

用例1

导入包

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum', 'Indomie', 'Indomie', 'Indomie'],
    'style': ['cup', 'cup', 'cup', 'pack', 'pack'],
    'rating': [4, 4, 3.5, 15, 5]
})
df

输出：

默认情况下，会根据所有列来删除重复的行。

df.drop_duplicates()

输出：

用例2

删除特定列上的重复项，使用subset参数。

df.drop_duplicates(subset=['brand'])

输出：

df.drop_duplicates(subset='brand')

输出：

用例3

删除前两列的重复项，并保留最后一次出现的数据，使用keep。

df.drop_duplicates(subset=['brand', 'style'], keep='last')

输出：

用例4

删除所有列的重复项，并直接在原数据上操作。

df   # 去重复之前

输出：

df.drop_duplicates(inplace=True)   # 返回None

df   # 直接在原数据上去重

输出：

用例5

删除所有列的重复项，重新设置行索引。

df.drop_duplicates(ignore_index=True)

输出：