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如果Panda Dataframe中的列组合相同,如何删除行

在Panda Dataframe中,如果要删除具有相同列组合的行,可以使用drop_duplicates方法。该方法会删除重复的行,只保留第一次出现的行。

下面是一个完整的答案示例:

在Panda Dataframe中,要删除具有相同列组合的行,可以使用drop_duplicates方法。该方法会删除重复的行,只保留第一次出现的行。

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6, 4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9, 7, 8, 9]})

# 打印原始Dataframe
print("原始Dataframe:")
print(df)

# 删除具有相同列组合的行
df = df.drop_duplicates()

# 打印删除重复行后的Dataframe
print("删除重复行后的Dataframe:")
print(df)

输出结果:

代码语言:txt
复制
原始Dataframe:
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9
3  1  4  7
4  2  5  8
5  3  6  9

删除重复行后的Dataframe:
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

在这个例子中,原始Dataframe中的第4行和第5行具有相同的列组合(A=1, B=4, C=7),第5行和第6行也具有相同的列组合(A=2, B=5, C=8)。通过使用drop_duplicates方法,我们删除了这些重复的行,只保留了第一次出现的行。最终得到的Dataframe中只有3行数据。

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