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數據去重可以使用duplicated()和drop_duplicates()兩個方法。
DataFrame.duplicated（subset = None，keep =‘first' ）返回boolean Series表示重復行
參數：
subset：列標簽或標簽序列，可選
僅考慮用于標識重復項的某些列，默認情況下使用所有列
keep：{‘first'，‘last'，False}，默認'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 重復值
# 參數 keep 可以標記重復值 {'first'，'last'，False}
print(df['Seqno'].duplicated())
'''
0 False
1 True
2 True
3 True
4 False
Name: Seqno, dtype: bool
'''
# 刪除 series 重復數據
print(df['Seqno'].drop_duplicates())
'''
0 0.0
4 1.0
Name: Seqno, dtype: float64
'''
# 刪除 dataframe 重復數據
print(df.drop_duplicates(['Seqno'])) # 按照 Seqno 來 去重
'''
Price Seqno Symbol time
0 1623.0 0.0 APPL 1473411962
4 1649.0 1.0 APPL 1473411963
'''
# drop_dujplicates() 第二個參數 keep 包含的值 有： first、last、False
print(df.drop_duplicates(['Seqno'], keep='last')) # 保存最后一個
'''
Price Seqno Symbol time
3 1623.0 0.0 APPL 1473411963
4 1649.0 1.0 APPL 1473411963
'''
pandas 去除重復行
DataFrame.drop_duplicates（subset = None，keep ='first'，inplace = False ）
subset ： 指定列，默認情況下使用所有列
keep ： {'first'，'last'，False}，默認'first'
first ：刪除重復項保留第一次出現的。last ：刪除重復項保留最后一次出現的。false：刪除所有重復項。
inplace ： 布爾值，默認為False 是否刪除重復項或返回副本
栗子：
到此這篇關于pandas中的數據去重處理的實現方法的文章就介紹到這了,更多相關Pandas 數據去重內容請搜索億速云以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持億速云！
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