# Python中数据框删除重复值的实现
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Python中实现数据框删除重复值的操作。首先让我们看一下整个流程：
```mermaid
journey
title 数据框删除重复值的实现流程
section 准备工作
1. 创建数据框
2. 查看数据框的重复值
section 删除重复值
原创
2024-05-08 04:11:06
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网上爬取的图片data重复太多鸟，一股脑全放进network会影响weight balance，需要删除重复图片。环境：python 2.7
md5分析一下这个问题：首先，文件个数非常多，手工查找是不现实的，再说，单凭我们肉眼，在几千张图片或文件里面找到完全相同的难度也是很大的。所以要用程序实现。那么用程序怎么实现呢？根据什么判断两个文件完全相同呢？首先，根据文件名判断是靠不住的，因为文件名可以被
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2023-09-04 09:30:53
37阅读
# Python 数据框删除重复行
## 1. 概述
在数据分析和处理过程中，经常会遇到数据集中存在重复行的情况。为了保证数据的准确性和分析的可靠性，我们需要删除重复的行。Python提供了强大的工具包pandas来处理数据框，本文将介绍如何使用pandas来删除重复行。
## 2. 删除重复行的流程
下面是删除重复行的整个流程，我们将用表格展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2024-01-20 05:45:09
62阅读
>>> k = [[1, 2], [4], [5, 6, 2], [1, 2], [3], [4]]
>>> import itertools
>>> k.sort()
>>> list(k for k,_ in itertools.groupby(k))
[[1, 2], [3], [4], [5, 6, 2]]iterto
Pandas去重函数：drop_duplicates()“去重”通过字面意思不难理解，就是删除重复的数据。在一个数据集中，找出重复的数据删并将其删除，最终只保存一个唯一存在的数据项，这就是数据去重的整个过程。删除重复数据是数据分析中经常会遇到的一个问题。通过数据去重，不仅可以节省内存空间，提高写入性能，还可以提升数据集的精确度，使得数据集不受重复数据的影响。Panda DataFrame 对象提供
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2023-08-10 09:28:23
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我不能用pandas从csv中删除列。我试着用不同的轴删除它，del函数，但它不起作用。有人知道为什么吗？这是我的熊猫。头()。6age;"job";"marital";"education";"default";"balance";"housing";"loan";"contact";"day";"month";"duration";"campaign";"pdays";"previous";"
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2024-02-27 10:45:58
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# -*- coding: utf-8 -*-
#1. 概念：把数据结构中，行相同的数据只保留一行。
# 语法： drop_duplicates 该方法返回一个去重后的数据框对象from pandas import read_csv
df = read_csv("D:/python/workspace/pythonStudy/8.csv")
#找出行重复的位置（索引值）
dIndex =
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2023-07-06 10:34:40
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# 在Python中删除重复值所在行的完整指南
在数据处理和分析中，重复值可能会导致不必要的误导和问题。因此，掌握如何删除数据中的重复值是非常重要的。在这篇文章中，我们将详细介绍如何使用Python来删除重复值所在的行，并提供一个详细的步骤流程、代码示例以及图表帮助理解。
## 整体流程概述
在我们开始之前，先来看看删除重复值所在行的整体流程。这一过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤
原创
2024-08-19 07:37:13
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方法一：将列表转化成集合，再转化成列表Li = [1,1,2,2,3,3,4,4]
print(list(set(Li)))方法二：创建一个新列表，遍历列表是否重复，不重复插入新列表def UniqueInt(Lists):
temp_li = []
for i in Lists:
if i not in temp_li:
temp_li.a
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2023-06-16 16:04:15
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# Python数据框：删除相同值列
在数据分析和处理中，我们经常需要对数据进行清洗和整理，其中一个常见的操作是删除数据框中的相同值列。相同值列是指数据框中所有元素都相同的列，这些列对于分析和建模没有任何帮助，因此需要将其删除。
本文将介绍如何使用Python中的pandas库来删除数据框中的相同值列。我们将通过以下步骤来实现：
1. 导入pandas库
2. 创建一个数据框
3. 检查相同
原创
2024-01-10 11:48:13
66阅读
MySql如何删除所有多余的重复数据 需要处理的数据，如出现重复的数据，如先用SELECT查询看看结果：-- 方法一
SELECT * FROM t_user WHERE user_name IN (
SELECT user_name FROM t_user GROUP BY user_name HAVING COUNT(1)>1
)
AND id NOT IN (
SELECT M
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2023-06-05 14:20:09
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# Python中数据框删除有特定值的行
在Python中，数据框是一种常用的数据结构，用于存储和处理二维数据。有时候我们需要从数据框中删除包含特定值的行，以便对数据进行清洗或分析。本文将介绍如何使用Python中的pandas库来删除具有特定值的行，并提供相应的代码示例。
## 什么是数据框？
数据框是pandas库中的一个关键数据结构，它类似于Excel中的表格或SQL中的数据库表。数据
原创
2023-11-22 04:26:07
93阅读
# Python 数据框重复处理详解
在数据分析的过程中，我们常常需要处理各种数据异常问题，其中**重复数据**是最常见的问题之一。重复数据不仅会影响数据分析的准确性，还可能导致模型训练、结果统计等方面的偏差。因此，掌握如何在Python中处理数据框的重复数据显得尤为重要。
## 什么是数据框的重复数据？
在数据框中，重复数据指的是一行或多行数据在其他列的值上完全相同。这种情况可能会由于数据
原创
2024-08-19 03:52:13
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删除表中重复记录作者: LazyBee
最近由于要给旧系统的表中增加主键（SQL Server2000的表），由于旧表中存在重复记录所以导致增加不上，所以需要写一段SQL语句来删除所有的重复记录（就是必须保留重复记录中的一条，维持数据记录的唯一性），我知道园子里大虾多，所以在这里集思广益，看看大家都有什么好的办法：方法一：
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2024-08-27 09:17:50
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一、DataFrame去重#去除某几列重复的行数据。'A','B'相同，则删除重复行，保留第一个。keep参数可以为first、last和False(不保留)
df.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True)
#去除完全重复的行数据。保留第一个
df.drop_duplicates(keep='first',inplace
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2023-07-14 16:34:50
5947阅读
# 实现Python数组删除重复值
## 介绍
在Python中，有时候我们需要从数组中删除重复的数值。这个过程并不复杂，但对于刚入行的小白可能会感到困惑。在本文中，我将向你展示如何实现Python数组删除重复值的方法，希望能帮助你更好地理解和应用这个功能。
## 流程
首先，让我们通过以下甘特图来展示整个过程的步骤：
```mermaid
gantt
title Python数组删
原创
2024-03-08 06:45:10
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# Python实现文本删除重复值的流程
## 1. 概述
在处理文本数据时，很常见的一个需求是删除重复值。本文将介绍如何使用Python来实现删除文本中重复值的功能。整个流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取文本文件并将内容存入一个列表 |
| 2 | 对列表进行去重操作 |
| 3 | 将去重后的列表重新写入文本文件 |
下面将详
原创
2023-08-16 09:13:26
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比如有字符串"1,22,333,4,5,1,22,333,6,7,"去掉这个字符串里的重复值要得到最终结果为"4,5,6,7,"[code="c#"]string str = "1,22,333,4,5,1,22,333,6,7,";//要拆分的字符串ArrayList al = new ArrayList();string[] arr = str.Split(',...
原创
2023-04-27 16:42:40
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26. 删除有序数组中的重复项给你一个有序数组 nums ，请你 原地 删除重复出现的元素，使每个元素 只出现一次 ，返回删除后数组的新长度。不要使用额外的数组空间，你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。说明:为什么返回数值是整数，但输出的答案是数组呢?请注意，输入数组是以「引用」方式传递的，这意味着在函数里修改输入数组对于调用者是可见的。你可以想象内部操作如下:
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2023-10-23 09:13:33
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随机生成列表：import random
random.seed(1)
a=[]
for i in range(random.randint(10,20)):
a.append(random.randint(0,10))
print('a =',a)结果如下：a = [9, 1, 4, 1, 7, 7, 7, 10, 6, 3, 1, 7]以下方法大多来源于网络，并有少许增补1.方法一a1
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2023-06-09 21:51:04
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