(pandas drop_duplicates) 详解pandas.drop_duplicates()（删除重复值）函数使用方法 pandas.drop_duplicates()函数简介全网首发(图文详解1)

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

pandas.drop_duplicates()函数是Pandas库中的一个函数，主要用于删除数据集中的重复行，以达到简化数据集并提高数据质量的目的。这个函数的基础语法如下：

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

输入参数：

subset：用于指定特定的列，默认为None。如果不制定，则考虑所有列。
keep：{‘first’, ‘last’, False}。默认为’first’。这个参数决定了重复时保留哪一个。若值为 ‘first’，则保留第一个；如果为 ‘last’，则保留最后一个；若为 False，则删除所有重复项。
inplace：布尔值，默认为False。如果为True，直接在原来的DataFrame上删除重复项，且返回值为None。

示例：
以下提供了一个Pandas DataFrame ‘df’ 的示例，并且这个dataframe中有两个重复的行。

import pandas as pd

# 创建一个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("Original DataFrame:")
print(df)

# 使用drop_duplicates()函数
df.drop_duplicates(inplace=True)

print("\nDataFrame After Removing Duplicates:")
print(df)

在首先打印 ‘df’，然后删除重复的行并打印删除后的 ‘df’。这个程序在执行后，会在修改后的数据框中跳过所有重复的行。

希望这个解答能帮到你，在使用过程中如果遇到问题，欢迎再次询问。
(urlparse) python中urlparse模块介绍与使用示例 URLparse模块简介全网首发(图文详解1)
(linspace) 详解Numpy linspace()函数的作用与使用方法 Numpy linspace 函数生成均匀间隔数字全网首发(图文详解1)