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删除重复行和原始行- Pandas

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理和数据分析任务。在Pandas中，删除重复行和原始行可以通过以下方式实现：

  1. 使用duplicated()函数和drop_duplicates()函数：duplicated()函数可以判断DataFrame中的每一行是否是重复行，返回一个布尔型的Series；drop_duplicates()函数可以删除DataFrame中的重复行。示例代码如下：
代码语言：txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个包含重复行的DataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3, 3, 4, 5],
        'col2': ['a', 'b', 'c', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)

# 判断重复行
duplicated_rows = df.duplicated()

# 删除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)

print(df)

输出结果为：

代码语言：txt
复制
   col1 col2
0     1    a
1     2    b
2     3    c
4     4    d
5     5    e
  1. 使用subset参数指定列：drop_duplicates()函数还可以使用subset参数指定需要考虑的列，只有指定的列值完全相同才会被认为是重复行。示例代码如下：
代码语言：txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个包含重复行的DataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3, 3, 4, 5],
        'col2': ['a', 'b', 'c', 'c', 'd', 'e'],
        'col3': ['x', 'y', 'z', 'z', 'w', 'w']}
df = pd.DataFrame(data)

# 判断重复行
duplicated_rows = df.duplicated(subset=['col1', 'col2'])

# 删除重复行
df.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'], inplace=True)

print(df)

输出结果为：

代码语言：txt
复制
   col1 col2 col3
0     1    a    x
1     2    b    y
2     3    c    z
4     4    d    w
5     5    e    w
  1. 使用keep参数指定保留的行：drop_duplicates()函数还可以使用keep参数指定保留的行，默认值为'first'，表示保留第一次出现的行；'last'表示保留最后一次出现的行；False表示删除所有重复行。示例代码如下：
代码语言：txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个包含重复行的DataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3, 3, 4, 5],
        'col2': ['a', 'b', 'c', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)

# 判断重复行
duplicated_rows = df.duplicated()

# 删除重复行，保留最后一次出现的行
df.drop_duplicates(keep='last', inplace=True)

print(df)

输出结果为：

代码语言：txt
复制
   col1 col2
0     1    a
1     2    b
2     3    c
4     4    d
5     5    e

总结：Pandas提供了简单且灵活的方法来删除重复行和原始行。通过使用duplicated()函数判断重复行，再使用drop_duplicates()函数删除重复行，可以轻松地完成这个任务。在实际应用中，可以根据具体需求使用subset参数和keep参数来定制删除重复行的规则。

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