1:查找重复项
df.duplicated()返回的是一个布尔型Series(返回值是True或者False),表示各行是否是重复行,可以在()内添加列名来查找某一列是否有重复值,第一个出现的值为False,后边再出现相同的行为True
完全重复的项目 df.duplicated() / 某一列重复df.duplicated('列名')
aa = [[1,2,3],[4,5,6],[1,2,3],[1,2,1]]
index = [0,1,2,3]
columns=['a','b','c']
df = pd.DataFrame(data=aa, index=index, columns=columns)
a | b | c | |
---|---|---|---|
0 | 1 | 2 | 3 |
1 | 4 | 5 | 6 |
2 | 1 | 2 | 3 |
3 | 1 | 2 | 1 |
df.duplicated()
0 False
1 False
2 True
3 False
dtype: bool
df.duplicated('a')
0 False
1 False
2 True
3 True
dtype: bool
查看重复的数量,返回结果为True都是前面出现过的
volume_summery[volume_summery.duplicated('order_item_id')==True].shape
2:删除重复项
df.drop_duplicates()删除完全重复的项,返回不重复的项目
a | b | c | |
---|---|---|---|
0 | 1 | 2 | 3 |
1 | 4 | 5 | 6 |
3 | 1 | 2 | 1 |
df.drop_duplicates(['列名']) 以该列为标准,删除重复的项目,返回不重复的项目
a | b | c | |
---|---|---|---|
0 | 1 | 2 | 3 |
1 | 4 | 5 | 6 |