python对df相同的行去重

### Pandas DataFrame 数据去重 在 Pandas 中,`drop_duplicates()` 方法用于删除 `DataFrame` 中的重复行并返回一个新的无重复行的数据框。该方法的形式如下: ```python DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) ``` #### 参数说明 - **subset**: 指定列名列表来查找重复项,默认为 None 表示考虑所有列[^1]。 - **keep**: 定义如何标记重复值,“first”表示保留第一次出现的记录;“last”表示保留最后一次出现的记录;False 则会移除所有重复项[^2]。 - **inplace**: 如果设置为 True,则直接修改原始数据框而不是创建副本[^3]。 - **ignore_index**: 是否忽略原来的索引而重新建立默认整数索引[^4]。 下面是一个简单的例子展示如何去掉一个包含国家编号字段中的重复条目: ```python import pandas as pd data = {'Country': [1, 1, 2, 12, 34, 23, 45, 34, 23, 12, 2, 3, 4, 1]} df = pd.DataFrame(data) # 删除 Country 列里的重复项,并保持首次出现的记录 cleaned_df = df.drop_duplicates(subset=['Country'], keep='first') print(cleaned_df) ``` 上述代码片段通过指定 subset 参数仅针对 'Country' 进行查重操作,同时保留每组重复的第一条记录。 如果希望永久改变原数据集而非生成新对象可以这样写: ```python df.drop_duplicates(inplace=True) ``` 这将使更改反映到调用此函数的对象本身上。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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