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這篇文章給大家介紹怎么在pandas中使用DataFrame 刪除重復行，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。
1. 建立一個DataFrame
C=pd.DataFrame({'a':['dog']*3+['fish']*3+['dog'],'b':[10,10,12,12,14,14,10]})
2. 判斷是否有重復項
用duplicated（ ）函數判斷
C.duplicated()
3. 有重復項，則可以用drop_duplicates()移除重復項
C.drop_duplicates()
4. Duplicated（ ）和drop_duplicates（ ）方法是以默認的方式判斷全部的列（上面的例子中是看兩個變量a和b是否都是重復出現）。
我們也可以對特定的列進行重復項判斷。
C.duplicated(['a']) C.drop_duplicates(['a']) C.duplicated(['b']) C.drop_duplicates(['b'])
5. norepeat_df = df.drop_duplicates(subset=['A_ID', 'B_ID'], keep='first')
#上面的命令去掉UNIT_ID和KPI_ID列中重復的行，并保留重復出現的行中第一次出現的行
補充：
當keep=False時，就是去掉所有的重復行
當keep=‘first'時，就是保留第一次出現的重復行
當keep='last'時就是保留最后一次出現的重復行。
關于怎么在pandas中使用DataFrame 刪除重復行就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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