Python Pandas快速去除数据中重复行教程

python删除data中完全重复的行

在Python中，您可以使用dropaframe的drop_dupp_dupp_dupp_dupp_dupp_dupp_dupp_dupp_dupp_dupp_dupp_dupp_dupp_dupp_dupp_duction。
在Python的Pandas库中，有一种实用方法可以帮助删除数据群中所有增加的所有装饰。
此方法删除了副本，并且原始数据不会更改。
通常，它在考虑所有列。
但是您只能选择一些列。
For example, suppose we have the following DataFrame: pythonimportpandasaspddata=pd.DataFrame({'A':['foo','bar','foo','bar','foo','foo','ba', 'foo'，foo'，foo'，'foo'，'，'，'，'，''，'''''，'，''，'''，'''''''。
'，''，'，''，'''''，'，'，'，'，'，'，'，'，'，'，'，'，'''''''''''' 'c' - “小”，“大”，“ Squin”，“ Squider”，“ Squin”，“ Squider” D']，（1 ,2 ,2 ,2 2 ，3 ，3 ，3 ，3 ，3 ，3 ，3 ，。
drop_duplocates（）数据_ duplocates方法，应注意，如果要删除所有盟约，则数据_ inique主要维护并删除下一个学期。
drop_duplocates（keep = fulluplusatures）如何在数据框架中删除正确的需求？ 根据一些列。
如果您需要删除副本的副本，则列名是相同的。
例如，pythontata_duplique = data.drop_duplocates（subset = ['[''）duprop_duplocates（subset = ['['['['['''）。

急求：如何用python删除文本中的重复行？

1 如果您的txt文件不大，则可以直接打开tmp =（'**。
txt'）。
readlines（）#re同时读取所有内容，它列出了列表，然后您可以在新文件2 ndtxt中编写reduplication tmp，以便您只行＃！/usr/bin/bin/env python＃coding = utf-8 ＃python 2 .7 outfile =开放和扣除。
（'result-readline.txt'，'w'）#new文件list_1 = [] for Open（'test.txt'）中的行：＃ld-file tmp = line.strip.strip（），如果TMP不在list_1 中： List_1 append（tmp）outfile.write（line）outfile.close（）

如何快速去除重复值

如何快速删除值的重复物？ 使用python collections或pandas的drop_duplicates。
下一个是使用Python集合删除重复值。
您可以通过将数据转换为集合来快速删除重复值。
这是由于集合的自动分解功能，任何试图添加到集合中的重复元素都将自动忽略。
此方法适用于简单的数据列表。
但是应该注意的是，转换为费用将导致一团糟的数据。
使用pandas的drop_duplicates方法删除重复值。
如果您正在处理复杂的数据结构，例如表格数据，则PANDAS库提供了非常方便的“ Drop_duplicates”功能来删除重复线。
此功能可以保存或删除行重复，具体取决于您设置的参数。
使用此功能，您可以根据一个或多个列标识行的重复项，并且可以选择是保存第一个或最后一个重复行。
这对于处理大型数据集非常有效。
Code example: Suppose that you have PandasDatataframe `DF`, you can remove duplicated lines as follows: pythondf = df.drop_duplicate rows# delete duplicate lines based on all columns# or remove duplicates based on specific columns df = df.drop_duplicates #Delete duplicates基于删除列“ column_name”的行。
这些方法非常有效，适合处理大量数据。
如果您处理大量数据，这些方法将比手动检查和删除重复值更快，更准确。
在实际应用中，选择哪种方法取决于您的特定需求以及您正在处理的数据类型。