pandas数据去重：drop_duplicates与duplicated函数

1 drop_duplicates与duplicated参数：

• DataFrame.duplicated(subset=None,keep=‘first’)
• DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False)
  • subset：列标签，可选, 默认使用所有列,只考虑某些列来识别重复项传入列标签或者列标签的序列
  • keep:{‘first’，‘last’，False}，默认’first’

    • first：删除第一次出现的重复项。

    • last：删除重复项，除了最后一次出现。

    • “false”：删除所有重复项

  • inplace:是否替换原数据，默认是生成新的对象，可以复制到新的DataFrame,如果设置为True则乎替换原有数据，通常不建议设置为True
  • inplace参数的定义在pandas中有点类似，上述说法也可以对比rename函数中的inplace参数的作用

https://zhuanlan.zhihu.com/p/470913844

2 duplicated函数

• subset=None默认情况下去重

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({
    'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum', 'Indomie', 'Indomie', 'Indomie'],
    'style': ['cup', 'cup', 'cup', 'pack', 'pack'],
    'rating': [4, 4, 3.5, 15, 5]
})
df
df.duplicated()

• 显然是全部列都标识作为去重条件
• subset=[‘brand’,‘style’] 时候
  
• 可以看到用duplicated函数返回的都是布尔类型的结果，为方便展示，接下来的参数功能使用drop_duplicates函数结果
• keep（默认为保留第一个“first”）
  
• keep（保留最后一个“last”）
• keep（删除所有重复值“false”）
  
• inplace=True 对原DF进行修改，不返回新的对象
  
• inplace=False 不对原DF进行修改，返回新的对象
  

参考资料

• https://zhuanlan.zhihu.com/p/58976044
• https://blog.csdn.net/weixin_42097208/article/details/112403720