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如何从pandas数据框中删除相互记录?

在pandas中,可以使用drop_duplicates()方法从数据框中删除相互记录。该方法可以根据指定的列或所有列来判断记录是否相互重复,并将重复的记录删除。

具体步骤如下:

  1. 导入pandas库:import pandas as pd
  2. 创建数据框:假设数据框名为df
  3. 使用drop_duplicates()方法删除相互记录:df.drop_duplicates()

drop_duplicates()方法的参数说明:

  • subset:可选参数,用于指定判断重复的列,默认为所有列。可以传入一个或多个列名,例如subset=['col1', 'col2']
  • keep:可选参数,用于指定保留哪个重复记录,默认为保留第一个出现的记录。可以设置为'first''last'False
  • inplace:可选参数,用于指定是否在原数据框上进行修改,默认为False,即返回一个新的数据框。

删除相互记录的示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建数据框
data = {'col1': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
        'col2': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除相互记录
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 打印结果
print(df)

输出结果:

代码语言:txt
复制
   col1 col2
0     1    A
1     2    B
2     3    C

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