pandas中的数据去重处理的实现方法

(编辑：jimmy 日期: 2025/1/16 浏览：3 次 )

数据去重可以使用duplicated()和drop_duplicates()两个方法。

DataFrame.duplicated（subset = None，keep =‘first' ）返回boolean Series表示重复行

参数：
subset：列标签或标签序列，可选
仅考虑用于标识重复项的某些列，默认情况下使用所有列
keep：{‘first'，‘last'，False}，默认'first'

first：标记重复，True除了第一次出现。
last：标记重复，True除了最后一次出现。
错误：将所有重复项标记为True。

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 重复值
# 参数 keep 可以标记重复值 {'first'，'last'，False}
print(df['Seqno'].duplicated())
'''
0  False
1   True
2   True
3   True
4  False
Name: Seqno, dtype: bool
'''

# 删除 series 重复数据
print(df['Seqno'].drop_duplicates())
'''
0  0.0
4  1.0
Name: Seqno, dtype: float64
'''

# 删除 dataframe 重复数据
print(df.drop_duplicates(['Seqno'])) # 按照 Seqno 来 去重
'''
  Price Seqno Symbol    time
0 1623.0  0.0  APPL 1473411962
4 1649.0  1.0  APPL 1473411963
'''
# drop_dujplicates() 第二个参数 keep 包含的值 有： first、last、False
print(df.drop_duplicates(['Seqno'], keep='last')) # 保存最后一个
'''
  Price Seqno Symbol    time
3 1623.0  0.0  APPL 1473411963
4 1649.0  1.0  APPL 1473411963
'''

pandas 去除重复行

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

subset ：指定列，默认情况下使用所有列

keep ： {'first'，'last'，False}，默认'first'

first ：删除重复项保留第一次出现的。last ：删除重复项保留最后一次出现的。false：删除所有重复项。

inplace ：布尔值，默认为False 是否删除重复项或返回副本

栗子：

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