1. Compruebe los elementos de marca de repetición
1.1 Función **: ** duplicados (): df.duplicated (subconjunto = Ninguno, = Mantener 'Primera' / 'Última' / Falso)
el análisis de parámetros 1.2:
A.subset: nombre de la columna valor correspondiente se expresa sólo que no escribe columna, la columna de la misma fila corresponde a un valor de peso, el valor por defecto None, es decir, teniendo en cuenta todas las columnas;
B.Keep = '/ Apellido / Falso': valores predeterminados, excepto la primera vez, el resto de la misma: primero marcados como duplicados; última: a excepción de la última aparición, el resto están marcados como duplicado mismo; falso: es decir, de todos modos están marcados como duplicados;
C utilizando duplicados valor de la función () la etiqueta detectable Series, la trama de datos si las filas se repiten, la repetición es cierto que no se repite Falso;
1,3 combate:
A.keep = 'Primera'
B.Keep = 'Última'
C.keep = False
D. lista de títulos de las columnas seleccionadas, la etiqueta en la lista como para detectar campos duplicados: subconjunto
E. averiguar los datos duplicados, eliminar;
soltar: tenemos que averiguar el índice que desea eliminar y, a continuación, elimine la forma de índice para los datos de borrado;
2. Retirar los elementos duplicados
** 2.1 usando la función: drop_duplicates ** (): df.drop_duplicates (Subconjunto = Ninguno, = Mantener 'primero', InPlace = False)
análisis 2.2 parámetro:
formato de datos A.drop_duplicate trama de datos se elimina siguiendo repitiendo particular, la columna línea, el formato de datos vuelve trama de datos;
B.subset: se utiliza para especificar una columna en particular, todas las columnas por defecto;
C.keep: hay tres valores, { 'primero', 'último ', False}, el valor por defecto en primer lugar, quitar y duplicados primera aparición de artículos retenidos;
D.inplace: es modificar directamente los datos originales o guardar una copia de
2,3 combate real:
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