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在Pandas中，可以使用一些方法来查找和处理重复的数据。
重复数据通常指的是DataFrame中的行或列具有相同的数值
在Pandas中用于查找重复行的方法。它返回一个布尔型的Series，表示每一行是否是重复的
xxxxxxxxxxdf.duplicated(subset=None, keep='first')subset：可选参数，用于指定需要考虑的列
keep：可选参数，用于指定保留哪个重复行
xxxxxxxxxximport pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 2], 'B': ['a', 'b', 'c', 'a']})duplicates = df.duplicated() # 查找重复的行print(duplicates)利用査重标识结果直接删除
df[~df.duplicated( )]
xxxxxxxxxxdf[~df.duplicated(['A', 'B'])]在Pandas中用于删除重复行的方法。它会返回一个新的DataFrame对象，其中不包含重复的行。
xxxxxxxxxxdf.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)subset：可选参数，用于指定需要考虑的列，默认为None，表示考虑所有列。可以传入列名或列名的列表，只有指定的列的数值相同时才被认为是重复行。keep：可选参数，用于指定保留哪个重复行，默认为'first'，表示保留第一个出现的重复行。也可以设置为'last'，表示保留最后一个出现的重复行。如果设置为False，则表示删除所有重复行。inplace：可选参数，表示是否在原DataFrame对象上进行修改，默认为False，即返回一个新的DataFrame对象。xxxxxxxxxximport pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 2], 'B': ['a', 'b', 'c', 'a']})df_dropped = df.drop_duplicates() # 删除重复的行print(df_dropped)实时学习反馈
1. Pandas中标识重复行的方法是_____:
A duplicated()
B is_duplicated()
2. Pandas中直接删除重复行的方法是_____:
A drop_duplicates()
B dropna()
答案
1=>A 2=>A