pandas去重的方法有：1、使用drop_duplicates()方法；2、使用duplicated()方法；3、使用unique()方法；4、使用value_counts()方法。詳細(xì)介紹：1、使用drop_duplicates()方法，用於刪除資料框中重複的行並傳回一個新的資料框，它可以設(shè)定參數(shù)來控制如何進(jìn)行去重，例如指定去重後的保留順序、去重時的比較列等等。
本教學(xué)作業(yè)系統(tǒng)：windows10系統(tǒng)、DELL G3電腦。
Pandas是一個強大的Python資料分析函式庫，提供了多種去重的方法。以下是使用Pandas進(jìn)行去重操作的常見方法：
1、使用drop_duplicates()方法
drop_duplicates()方法用於刪除資料框中重複的行並傳回一個新的數(shù)據(jù)框。它可以設(shè)定參數(shù)來控制如何進(jìn)行去重，例如指定去重後的保留順序、去重時的比較列等。
範(fàn)例程式碼：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6, 7, 8]})
df_unique = df.drop_duplicates() # 默認(rèn)情況下，按行進(jìn)行去重，返回新的數(shù)據(jù)框2、使用duplicated()方法
duplicated()方法用於尋找資料框中重複的行並傳回一個布林系列。它可以設(shè)定參數(shù)來控制如何進(jìn)行去重，例如指定去重後的保留順序、去重時的比較列等。
範(fàn)例程式碼：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6, 7, 8]})
df_unique = df[~df.duplicated()] # 使用duplicated()方法查找重復(fù)的行，并使用邏輯非運算符返回不重復(fù)的行3、使用unique()方法
unique()方法用於傳回資料框中所有唯一的值，並傳回一個清單或Series對象。它可以用於單列或多列的去重。
範(fàn)例程式碼：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6, 7, 8]})
df_unique = df.apply(lambda x: pd.Series(x.unique())) # 使用apply()方法對每一列進(jìn)行去重，并返回一個Series對象4、使用value_counts()方法
value_counts()方法用於統(tǒng)計資料框中每個值的出現(xiàn)次數(shù)，並傳回一個Series對象。它可以用於單列或多列的去重。
範(fàn)例程式碼：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6, 7, 8]})
df_unique = df.groupby(df.columns.tolist()).size().reset_index(name='counts') # 對整個數(shù)據(jù)框進(jìn)行分組計數(shù)，并返回一個Series對象，然后使用reset_index()方法轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)框格式，方便查看每個值的出現(xiàn)次數(shù)以上是pandas去重有哪些方法的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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