pandas去重的方法有：1、使用drop_duplicates()方法；2、使用duplicated()方法；3、使用unique()方法；4、使用value_counts()方法。詳細介紹：1、使用drop_duplicates()方法，用於刪除資料框中重複的行並傳回一個新的資料框，它可以設定參數來控制如何進行去重，例如指定去重後的保留順序、去重時的比較列等等。
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Pandas是一個強大的Python資料分析函式庫，提供了多種去重的方法。以下是使用Pandas進行去重操作的常見方法：
1、使用drop_duplicates()方法
drop_duplicates()方法用於刪除資料框中重複的行並傳回一個新的數據框。它可以設定參數來控制如何進行去重，例如指定去重後的保留順序、去重時的比較列等。
範例程式碼：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6, 7, 8]})
df_unique = df.drop_duplicates() # 默认情况下，按行进行去重，返回新的数据框2、使用duplicated()方法
duplicated()方法用於尋找資料框中重複的行並傳回一個布林系列。它可以設定參數來控制如何進行去重，例如指定去重後的保留順序、去重時的比較列等。
範例程式碼：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6, 7, 8]})
df_unique = df[~df.duplicated()] # 使用duplicated()方法查找重复的行，并使用逻辑非运算符返回不重复的行3、使用unique()方法
unique()方法用於傳回資料框中所有唯一的值，並傳回一個清單或Series對象。它可以用於單列或多列的去重。
範例程式碼：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6, 7, 8]})
df_unique = df.apply(lambda x: pd.Series(x.unique())) # 使用apply()方法对每一列进行去重，并返回一个Series对象4、使用value_counts()方法
value_counts()方法用於統計資料框中每個值的出現次數，並傳回一個Series對象。它可以用於單列或多列的去重。
範例程式碼：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6, 7, 8]})
df_unique = df.groupby(df.columns.tolist()).size().reset_index(name='counts') # 对整个数据框进行分组计数，并返回一个Series对象，然后使用reset_index()方法转换为数据框格式，方便查看每个值的出现次数以上是pandas去重有哪些方法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
