pandas drop_duplicates

函数 ： DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)

参数：这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据，去除特定列下面的重复行。返回DataFrame格式的数据。

subset : column label or sequence of labels, optional
用来指定特定的列，默认所有列
keep : {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’
删除重复项并保留第一次出现的项
inplace : boolean, default False
是直接在原来数据上修改还是保留一个副本

　　

补充：

Pandas提供了duplicated、Index.duplicated、drop_duplicates函数来标记及删除重复记录

duplicated函数用于标记Series中的值、DataFrame中的记录行是否是重复，重复为True，不重复为False

pandas.DataFrame.duplicated(self, subset=None, keep='first')

pandas.Series.duplicated(self, keep='first')

其中参数解释如下：

subset：用于识别重复的列标签或列标签序列，默认所有列标签

keep=‘frist’：除了第一次出现外，其余相同的被标记为重复

keep='last'：除了最后一次出现外，其余相同的被标记为重复

keep=False：所有相同的都被标记为重复

import numpy as np
import pandas as pd
#标记DataFrame重复例子
df = pd.DataFrame({'col1': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'three', 'four'], 'col2': [1, 2, 1, 2, 1, 1, 1],
                   'col3':['AA','BB','CC','DD','EE','FF','GG']},index=['a', 'a', 'b', 'c', 'b', 'a','c'])
#duplicated(self, subset=None, keep='first')
#根据列名标记
#keep='first'
df.duplicated()#默认所有列，无重复记录
df.duplicated('col1')#第二、四、五行被标记为重复
df.duplicated(['col1','col2'])#第五行被标记为重复
#keep='last'
df.duplicated('col1','last')#第一、三、四行被标记重复
df.duplicated(['col1','col2'],keep='last')#第三行被标记为重复
#keep=False
df.duplicated('col1',False)#Series([True,True,True,True,True,False,False],index=['a','a','b','c','b','a','c'])
df.duplicated(['col1','col2'],keep=False)#在col1和col2列上出现相同的，都被标记为重复
type(df.duplicated(['col1','col2'],keep=False))#pandas.core.series.Series
#根据索引标记
df.index.duplicated()#默认keep='first',第二、五、七行被标记为重复
df.index.duplicated(keep='last')#第一、二、三、四被标记为重复
df[df.index.duplicated()]#获取重复记录行
df[~df.index.duplicated('last')]#获取不重复记录行
#标记Series重复例子
#duplicated(self, keep='first')
s = pd.Series(['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'three', 'four'] ,index= ['a', 'a', 'b', 'c', 'b', 'a','c'],name='sname')
s.duplicated()
s.duplicated('last')
s.duplicated(False)
#根据索引标记
s.index.duplicated()
s.index.duplicated('last')
s.index.duplicated(False)

　　

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drop_duplicates函数用于删除Series、DataFrame中重复记录，并返回删除重复后的结果

pandas.DataFrame.drop_duplicates(self, subset=None, keep='first', inplace=False)

pandas.Series.drop_duplicates(self, keep='first', inplace=False)

#删除DataFrame重复记录例子
#drop_duplicates(self, subset=None, keep='first', inplace=False)
df.drop_duplicates()
df.drop_duplicates('col1')#删除了df.duplicated('col1')标记的重复记录
df.drop_duplicates('col1','last')#删除了df.duplicated('col1','last')标记的重复记录
df1.drop_duplicates(['col1','col2'])#删除了df.duplicated(['col1','col2'])标记的重复记录
df.drop_duplicates('col1',keep='last',inplace=True)#inplace=True表示在原DataFrame上执行删除操作
df.drop_duplicates('col1',keep='last',inplace=False)#inplace=False返回一个副本
#删除Series重复记录例子
#drop_duplicates(self, keep='first', inplace=False)
s.drop_duplicates()

参考：

https://blog.csdn.net/u010665216/article/details/78559091

https://blog.csdn.net/kancy110/article/details/70142728