這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)python如何去重函數(shù)，小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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數(shù)據(jù)去重可以使用duplicated()和drop_duplicates()兩個(gè)方法。

DataFrame.duplicated（subset = None，keep =‘first’）返回boolean Series表示重復(fù)行

參數(shù)：

subset：列標(biāo)簽或標(biāo)簽序列，可選

僅考慮用于標(biāo)識(shí)重復(fù)項(xiàng)的某些列，默認(rèn)情況下使用所有列

keep：{‘first’，‘last’，F(xiàn)alse}，默認(rèn)’first’

first：標(biāo)記重復(fù)，True除了第一次出現(xiàn)。

last：標(biāo)記重復(fù)，True除了最后一次出現(xiàn)。

錯(cuò)誤：將所有重復(fù)項(xiàng)標(biāo)記為T(mén)rue。

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
df = pd.read_csv('./demo_duplicate.csv')
print(df)
print(df['Seqno'].unique()) # [0. 1.]
# 使用duplicated 查看重復(fù)值
# 參數(shù) keep 可以標(biāo)記重復(fù)值 {'first'，'last'，F(xiàn)alse}
print(df['Seqno'].duplicated())
'''
0    False
1     True
2     True
3     True
4    False
Name: Seqno, dtype: bool
'''
# 刪除 series 重復(fù)數(shù)據(jù)
print(df['Seqno'].drop_duplicates())
'''
0    0.0
4    1.0
Name: Seqno, dtype: float64
'''
# 刪除 dataframe 重復(fù)數(shù)據(jù)
print(df.drop_duplicates(['Seqno'])) # 按照 Seqno 來(lái)去重
'''
   Price     Seqno   Symbol   time
0  1623.0    0.0   APPL  1473411962
4  1649.0    1.0   APPL  1473411963
'''
# drop_dujplicates() 第二個(gè)參數(shù) keep 包含的值 有： first、last、False
print(df.drop_duplicates(['Seqno'], keep='last')) # 保存最后一個(gè)
'''
   Price     Seqno   Symbol   time
3  1623.0    0.0   APPL  1473411963
4  1649.0    1.0   APPL  1473411963
'''

關(guān)于python如何去重函數(shù)就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。