Pandas数据预处理——drop_duplicates()函数

心已赠人 2024-03-22 08:34 20阅读 0赞

**Pandas**是一个强大的数据分析工具，可以用于数据预处理、数据清洗、数据分析和可视化等多个领域。在数据预处理中，数据去重是非常重要的一个步骤。Pandas提供了drop\_duplicates()函数来实现数据去重，可以根据指定的列或行进行去重操作。

下面是使用drop\_duplicates()函数实现数据去重的示例代码：

import pandas as pd
    
    # 读取csv文件
    df = pd.read_csv('data.csv')
    
    # 对指定列进行去重
    df = df.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'])
    
    # 输出去重后的数据
    print(df)

在上面的代码中，首先使用read\_csv()函数读取一个名为data.csv的csv文件。然后使用drop\_duplicates()函数对指定的列（col1和col2）进行去重操作，并将去重后的结果保存到df中。最后，使用print()函数输出去重后的数据。

除了使用drop\_duplicates()函数外，还可以使用unique()函数实现数据去重。unique()函数可以返回指定列或行的唯一值，可以用于数据去重或者统计操作。下面是使用unique()函数实现数据去重的示例代码:

import pandas as pd
    
    # 读取csv文件
    df = pd.read_csv('data.csv')
    
    # 获取指定列的唯一值
    unique_values = df['col1'].unique()
    
    # 输出唯一值
    print(unique_values)

在上面的代码中，首先使用read\_csv()函数读取一个名为data.csv的csv文件。然后使用unique()函数获取指定列（col1）的唯一值，并将唯一值保存到unique\_values中。最后，使用print()函数输出唯一值。

总的来说，Pandas提供了丰富的数据预处理函数，可以轻松实现数据去重、数据筛选、数据转换等操作。除了drop\_duplicates()和unique()函数，还有很多其他的数据处理函数，可以根据具体的需求进行选择和使用。