在pandas中,可以使用drop_duplicates()
方法从数据框中删除相互记录。该方法可以根据指定的列或所有列来判断记录是否相互重复,并将重复的记录删除。
具体步骤如下:
import pandas as pd
df
。drop_duplicates()
方法删除相互记录:df.drop_duplicates()
drop_duplicates()
方法的参数说明:
subset
:可选参数,用于指定判断重复的列,默认为所有列。可以传入一个或多个列名,例如subset=['col1', 'col2']
。keep
:可选参数,用于指定保留哪个重复记录,默认为保留第一个出现的记录。可以设置为'first'
、'last'
或False
。inplace
:可选参数,用于指定是否在原数据框上进行修改,默认为False
,即返回一个新的数据框。删除相互记录的示例代码如下:
import pandas as pd
# 创建数据框
data = {'col1': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
'col2': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C']}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除相互记录
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 打印结果
print(df)
输出结果:
col1 col2
0 1 A
1 2 B
2 3 C
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