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数据去重可以使用duplicated()和drop_duplicates()两个方法。

DataFrame.duplicated(subset = None,keep =‘first' )返回boolean Series表示重复行

参数: 
subset:列标签或标签序列,可选
仅考虑用于标识重复项的某些列,默认情况下使用所有列
keep:{‘first',‘last',False},默认'first'

  • first:标记重复,True除了第一次出现。
  • last:标记重复,True除了最后一次出现。
  • 错误:将所有重复项标记为True。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

df = pd.read_csv('./demo_duplicate.csv')
print(df)
print(df['Seqno'].unique()) # [0. 1.]

# 使用duplicated 查看 重复值
# 参数 keep 可以标记重复值 {'first','last',False}
print(df['Seqno'].duplicated())
'''
0  False
1   True
2   True
3   True
4  False
Name: Seqno, dtype: bool
'''

# 删除 series 重复数据
print(df['Seqno'].drop_duplicates())
'''
0  0.0
4  1.0
Name: Seqno, dtype: float64
'''

# 删除 dataframe 重复数据
print(df.drop_duplicates(['Seqno'])) # 按照 Seqno 来 去重
'''
  Price Seqno Symbol    time
0 1623.0  0.0  APPL 1473411962
4 1649.0  1.0  APPL 1473411963
'''
# drop_dujplicates() 第二个参数 keep 包含的值 有: first、last、False
print(df.drop_duplicates(['Seqno'], keep='last')) # 保存最后一个
'''
  Price Seqno Symbol    time
3 1623.0  0.0  APPL 1473411963
4 1649.0  1.0  APPL 1473411963
'''

pandas 去除重复行

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

subset : 指定列,默认情况下使用所有列

keep : {'first','last',False},默认'first'

first :删除重复项保留第一次出现的。last :删除重复项保留最后一次出现的。false:删除所有重复项。

inplace : 布尔值,默认为False          是否删除重复项或返回副本

栗子:

pandas中的数据去重处理的实现方法

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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。