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根据数据的不同情况及处理数据的不同需求,通常会分为两种情况,一种是去除完全重复的行数据,另一种是去除某几列重复的行数据,就这两种情况可用下面的代码进行处理。

1. 去除完全重复的行数据

data.drop_duplicates(inplace=True)

2. 去除某几列重复的行数据

data.drop_duplicates(subset=[\'A\',\'B\'],keep=\'first\',inplace=True)

subset: 列名,可选,默认为None

keep: {‘first’, ‘last’, False}, 默认值 ‘first’

  • first: 保留第一次出现的重复行,删除后面的重复行。
  • last: 删除重复项,除了最后一次出现。
  • False: 删除所有重复项。

inplace:布尔值,默认为False,是否直接在原数据上删除重复项或删除重复项后返回副本。(inplace=True表示直接在原来的DataFrame上删除重复项,而默认值False表示生成一个副本。)

python代码:

import pandas as pd
pd=pd.read_excel("健康打卡0.xlsx")
pd.drop_duplicates(\'userid\',keep=\'last\',inplace=True)
print(pd)
pd.to_excel(\'健康打卡1.xlsx\')

 

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