Pandas-删除每列中的重复值

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分析。在Pandas中，可以使用drop_duplicates()方法来删除每列中的重复值。

drop_duplicates()方法可以应用于Pandas的DataFrame对象，用于删除DataFrame中每列中的重复值。该方法的语法如下：

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

参数说明：

• subset：可选参数，指定要检查重复值的列，默认为None，表示检查所有列。
• keep：可选参数，指定保留哪个重复值，默认为'first'，表示保留第一个出现的重复值，其他重复值将被删除。可选值还有'last'和False。
• inplace：可选参数，指定是否在原DataFrame上进行修改，默认为False，表示返回一个新的DataFrame，不修改原DataFrame。

下面是一个示例，演示如何使用drop_duplicates()方法删除每列中的重复值：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 3, 4, 5],
        'B': [1, 2, 2, 3, 4, 5],
        'C': [1, 1, 2, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除每列中的重复值
df_no_duplicates = df.drop_duplicates()

print(df_no_duplicates)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  1  1
1  2  2  1
2  3  2  2
4  4  4  3
5  5  5  4

在这个示例中，原始的DataFrame中有重复值，使用drop_duplicates()方法删除每列中的重复值后，得到了一个新的DataFrame df_no_duplicates。

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