本文详解如何使用pandas查看dataframe的重复数据，判断是否重复，以及如何去重

dataframe数据样本：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name':['苹果','梨','草莓','苹果'], 'price':[7,8,9,8], 'cnt':[3,4,5,4]})

name cnt price

0 苹果 3 7

1 梨 4 8

2 草莓 5 9

3 苹果 6 8

>> 查看dataframe的重复数据

a = df.groupby('price').count()>1

price = a[a['cnt'] == True].index

repeat_df = df[df['price'].isin(price)]

>>duplicated()方法判断

1. 判断dataframe数据某列是否重复

flag = df.price.duplicated()

0 False

1 False

2 False

3 True

Name: price, dtype: bool

flag.any()结果为True (any等于对flag or判断)

flag.all()结果为False (all等于对flag and判断)

2. 判断dataframe数据整行是否重复

flag = df.duplicated()

判断方法同1

3. 判断dataframe数据多列数据是否重复(多列组合查)

df.duplicated(subset = ['price','cnt'])

判断方法同1

>> drop_duplicats()方法去重

1. 对dataframe数据数据去重

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)

示例：

df.drop_duplicats(subset = ['price','cnt'],keep='last',inplace=True)

drop_duplicats参数说明：

参数subset

subset用来指定特定的列，默认所有列

参数keep

keep可以为first和last，表示是选择最前一项还是最后一项保留，默认first

参数inplace

inplace是直接在原来数据上修改还是保留一个副本，默认为False