python删掉重复行之drop_duplicates()用法示例
作者：锂享生活
前言
drop_duplicates()是Pandas中一个非常实用的方法，用于从DataFrame或Series中删除重复的行或值，只保留第一次出现的记录。
一、基本用法
它的基本语法如下：
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)
subset：可选参数，指定考虑哪些列来判断重复，默认为所有列。你可以传入一列或多列的列名列表（作为字符串列表）来确定重复性。
keep：可选参数，决定如何处理重复项。
'first'（默认）：保留每个重复组中的第一个出现的行。'last'：保留每个重复组中的最后一个出现的行。False：删除所有重复的行。
inplace：可选参数，如果设置为
True，则直接在原DataFrame上进行修改，不返回新的DataFrame。
二、示例
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alex', 'Bob', 'Clarke', 'Alex', 'Bob'],
'Age': [25, 30, 22, 25, 30],
'City': ['NY', 'LA', 'SF', 'NY', 'LA']}
df = pd.DataFrame(data)
print("Original DataFrame:")
print(df)
如果我们想删除所有重复的行（基于所有列），可以这样做：
df_unique = df.drop_duplicates()
print("\nDataFrame after removing duplicates (all columns):")
print(df_unique)
如果我们只想根据'Name'和'Age'列来判断重复，并保留每个重复组的第一个出现：
df_unique_subset = df.drop_duplicates(subset=['Name', 'Age'])
print("\nDataFrame after removing duplicates (Name and Age columns):")
print(df_unique_subset)
如果希望删除所有重复，不保留任何重复行：
df_remove_all_duplicates = df.drop_duplicates(keep=False)
print("\nDataFrame after removing all duplicates:")
print(df_remove_all_duplicates)
附：Python Pandas中drop_duplicates方法失效的原因及其解决方案
在Python的Pandas库中，drop_duplicates方法被广泛用于删除数据帧中的重复行。然而，有时我们会遇到一种情况，即drop_duplicates方法似乎没有按预期工作。以下是几种可能导致这种情况的原因以及相应的解决方法。
问题1：索引问题
有时，数据帧的索引可能干扰drop_duplicates方法。如果索引值相同，Pandas可能不会将其视为重复行。要解决这个问题，您可以重置索引，然后尝试再次应用drop_duplicates方法。
解决方法：
重置索引：data = data.reset_index(drop=True)
应用drop_duplicates方法：data = data.drop_duplicates()
问题2：不完全重复
如果数据帧中的行不完全相同，但您希望将其视为重复行，您可能需要调整drop_duplicates方法的参数。默认情况下，该方法仅比较数据帧的前两列。
解决方法：
调整参数：data = data.drop_duplicates(subset=[‘column1’, ‘column2’], keep=’first’)
这将比较’column1’和’column2’两列，并保留第一个出现的重复行。
问题3：NaN值
如果数据帧中存在NaN值，它们可能会干扰drop_duplicates方法的比较过程。默认情况下，该方法会忽略NaN值。
解决方法：
删除NaN值：data = data.dropna()
应用drop_duplicates方法：data = data.drop_duplicates()
重新插入NaN值：data = data.fillna(value=np.nan)（如果您需要保留原始数据的NaN值）
问题4：时间序列数据
如果数据帧包含时间序列数据，drop_duplicates方法可能不会按预期工作，因为它可能会根据时间戳的微小差异来判断是否为重复行。
解决方法：
转换时间戳格式：data[‘timestamp’] = pd.to_datetime(data[‘timestamp’])
应用drop_duplicates方法：data = data.drop_duplicates()
如果需要，可以重新转换时间戳格式：data[‘timestamp’] = data[‘timestamp’].astype(str)
通过了解可能导致drop_duplicates方法失效的原因，并采取适当的解决方法，您应该能够更有效地处理Pandas数据帧中的重复行。在使用这些解决方案时，请根据您的具体情况进行调整，以确保它们适用于您的数据和需求。
总结
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