数据转换--移除重复数据等

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2022-03-30 09:58 149阅读 0赞

### 移除重复数据 ###

DataFrame中常常会出现重复行。 例如：

df1 = DataFrame({
        'k1':['one']*3 + ["two"]*4, "k2":[1, 1, 2, 3, 3, 4, 4]})

![981603-20170308142734422-93778965.png][]

### 判断重复行duplicated ###

DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series， 表示各行是否是重复行：

df1 = DataFrame({
        'k1':['one']*3 + ["two"]*4, "k2":[1, 1, 2, 3, 3, 4, 4]})
    
    df2 = df1.duplicated() #duplicated("k2")
    print(df2)
    print(df1[df2])

![981603-20170308142759109-1569939845.png][]

还有个与此相关的drop\_duplicates方法， 它用于**返回一个移除了重复行的DataFrame**

![981603-20170308143218688-1950928006.png][]

也可以根据**指定部分列**进行重复项判断

![981603-20170308143758422-2060555592.png][]

![981603-20170308143853859-2008805964.png][]

**如果默认保留最后一个怎么办 take\_last = True**

df1 = DataFrame({
        'k1':['one']*3 + ["two"]*4, "k2":[1, 1, 2, 3, 3, 4, 4]})
    df1['v'] = range(7)
    print(df1)
    print(df1.drop_duplicates(['k1', 'v'], take_last=True))

[981603-20170308142734422-93778965.png]: /images/20220330/95a4446f51b94b4787e16e3e6e6fa59d.png
[981603-20170308142759109-1569939845.png]: /images/20220330/ec2c25a36edb4fb8be813c416f75432d.png
[981603-20170308143218688-1950928006.png]: /images/20220330/b3f8222eb8d248e2ba58e8bcfb4633f6.png
[981603-20170308143758422-2060555592.png]: /images/20220330/64217d0695df495e9a1f41b5f4bc2ba2.png
[981603-20170308143853859-2008805964.png]: /images/20220330/2878163373aa4a60ac28cad3893c7b7d.png

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