详解pandas.DataFrame.drop_duplicates()（删除重复行）函数使用方法 pandas.DataFrame.drop_duplicates 主要作用是删除重复行全网首发(图文详解1)

详解pandas.DataFrame.drop_duplicates()（删除重复行）函数使用方法

pandas.DataFrame.drop_duplicates函数的主要作用是删除重复的行。假设你有一个DataFrame，其中有些行是重复的，你可以使用drop_duplicates()函数来将这些重复的行移出。

函数使用格式：DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)

参数说明：

subset : 列标签或列标签序列组成的列表，用以指定特定的列去重，默认所有列去重。
keep : {‘first’, ‘last’, False}, 默认‘first’。决定重复的集合中哪一个保留。如果是 first，则保留第一个出现。如果是 last，则保留最后一个。如果是False，则所有重复项都会被移除。
inplace : 布尔值，通过指定True或者False来决定操作是否在原数据上进行。默认是False，也就是说默认不在原数据上进行操作，而是返回一个新的DataFrame。

这是一个如何使用 drop_duplicates() 的例子:

import pandas as pd

# 定义一个简单的dataframe
df = pd.DataFrame({
  'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum', 'Indomie', 'Indomie', 'Indomie'],
  'style': ['cup', 'cup', 'cup', 'pack', 'pack'],
  'rating': [4, 4, 3.5, 15, 5]
})

print("原始 DataFrame:")
print(df)

# 使用 drop_duplicates() 函数
df_dropped = df.drop_duplicates()

print("\n去重后的 DataFrame:")
print(df_dropped)

这段代码首先创建了一个包含重复行的DataFrame，并打印了创新的表格。然后，我们使用 drop_duplicates() 函数删除重复项并创建了一个新的DataFrame，该DataFrame不包含任何重复的行。最后，我们打印去重后的DataFrame。

在这个例子中，由于第一行和第二行完全相同，因此 drop_duplicates() 删除了第二行。

看似简单的函数，在实际处理大型数据时非常实用和方便，能帮助我们提升处理和分析数据的效率。
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