关于pandas.DataFrame.drop_duplicates的用法简介

这篇文章主要介绍关于pandas.DataFrame.drop_duplicates的用法简介，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

如下所示：

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)

subset考虑重复发生在哪一列，默认考虑所有列，就是在任何一列上出现重复都算作是重复数据

keep 包含三个参数first, last, False，first是指，保留搜索到的第一个重复数据，之后的都删除；last是指，保留搜索到的最后一个重复数据，之前的搜索到的重复数据都删除，False是指，把所有搜索到的重复数据都删除，一个都不保留，即如果有两行数据重复，把两行数据都删除，而不是保留其中一行。默认参数是first。

补充知识：python3删除数据重复值，只保留第一项。drop_duplicates（）函数使用介绍

原始数据如下：

f 列的前3个数据都有重复项，现在要将重复值删去，只保留第一项或最后一项。

使用drop_duplicates（）

drop_duplicates(self, subset=None, keep='first', inplace=False)

subset :如['a']代表a列中的重复值全部被删除

keep:保留第一个值，参数为first,last

inplace:是否替换原来的df,默认为False

import pandas as pd
data = pd.read_table("C:/Users/xujinhua/Desktop/aa/a.txt",header=None, names=['a','b','c','d','e','f','g']) 
#读取文件数据，并将列命名为abcdef
data.drop_duplicates(subset='f', keep='first', inplace=True)
print(data)

结果：

可以看到 f 列中的重复值都被删除,且保留了第一项

以上是关于pandas.DataFrame.drop_duplicates的用法简介的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注行业资讯频道！