数据去重的各种方法汇总（三）

Pandas去重DataFrame
接上篇，这篇就剩最后的用Pandas对DataFrame里面的数据去重，这里也有两种方法，可以直接看官方文档（但是掌柜觉得其实就是一种方法，因为第一种只是显示哪些重复。。。）：

使用duplicated方法，它会返回一个布尔向量，其长度为行数，表示行是否重复，但是并不会删除重复数据。来看实例：

import pandas as pd
import numpy as np

df2 = pd.DataFrame({
   'a': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'three', 'four'],
                    'b': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'x', 'x'],'c': np.random.randn(7)})

df2

然后会得到这样一个表格：

现在使用duplicated方法：

df2.duplicated('a')

会得到这样的结果：

你看，他只是告诉你哪行是重复的数据（True值得就是），但是并没有删除重复数据。当然该方法里面还有一个可选的keep参数，可以设置重复数据的显示规则，具体请看官方文档，掌柜就不多做叙述，下面继续看第二种方法。

使用 drop_duplicates方法，它才是去除重复数据。还是上面的例子，我们使用这个方法：

df2.drop_duplicates('a')

就会得到去重后的数据：

是不是也很简单？😁当然他也有同样的可选参数keep来设置去除重复数据的规则，比如下面这样，保留最后重复的数据，去除前面的重复数据：

然后要去重多列只需要把含有重复数据的列写成列表的形式即可。

PS: Pandas还可以根据索引来去重，具体操作可以看下面这个实例：

使用的是Index.duplicated方法，这里要注意的是如果只是写df3.index.duplicated()方法，返回的是类似解法一的结果，并不去重数据；要像下面这样以切片的形式来写，注意中括号里面的最前面是有个波浪线的才会去重：

df3[~df3.index.duplicated()]

好了，不同工具对数据进行去重的方法掌柜已经总结完毕，希望对大家有用🧐。