今天小编给大家分享一下pandas重复行删除操作df.drop_duplicates和df.duplicated的区别是什么的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

概念

df.duplicated（）

使用df.cuplicated()来查看重复数据，返回True,False，数据类型是bool.

也可以指定某一列是否有重复值df.cuplidated(‘colname’),不指定则默认为第一列。

df.dropduplicates(’col‘,keep=‘first’,inplace=False)

用来删除重复行。

实例

读取数据

# %% 提取数据 从sqlite
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
'''创建sqlite3连接'''
eg = create_engine('sqlite:///I:/jianguoyun/Udoc/WorkDb/dataset2022.db')  #创建数据库连接
# 读取数据库文件
q_store = """
select *  from pj_store20220525
"""
# 读取表
cols= ['货号','品类','节庆','库位','合格','换包装','错码','维修','总数量' ]
df = pd.read_sql(q_store,eg)[cols]

计算重复项

# df.duplicated 计算重复项
cond = df.duplicated('货号') # 查看货号相同的项 df.duplicated返回的是布尔值
def_line = df[cond]
def_line

计算有多少个重复行

#有多少个重复行
dep_data = df.duplicated('货号').sum() 
dep_data

用df.drop_duplicates提取夏季品类

# 用df.drop_duplicates提取夏季品类
df_category = df.query('节庆=="夏季"').drop_duplicates('品类',keep='last',inplace=False) 
df_category['品类'].sort_values()

参数：

• keep ，保留最后last还是第一行first,

• inplace:是否替换原列表,false:不替换，True，替换。

以上就是“pandas重复行删除操作df.drop_duplicates和df.duplicated的区别是什么”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注天达云行业资讯频道。