在 Python Pandas 中删除多列中的重复行
pandas drop_duplicates 函数可以消除 DataFrame 中的重复行，DataFrame 是数据清理的宝贵工具。要扩展此功能，可以指定要检查唯一性的列。
例如，考虑以下 DataFrame：
A B C 0 foo 0 A 1 foo 1 A 2 foo 1 B 3 bar 1 A
假设您要删除列中具有相同值的行“A”和“C”。在这种情况下，第 0 行和第 1 行将被消除。
以前，此任务需要手动过滤或复杂的操作。然而，随着 pandas 增强的 drop_duplicates 功能，现在变得轻而易举。 keep 参数的引入允许您控制如何处理重复项。
要删除与特定列匹配的行，请使用subset 参数。通过将 keep 设置为 False，您可以指示 pandas 消除所有重复的行：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A":["foo", "foo", "foo", "bar"], "B":[0,1,1,1], "C":["A","A","B","A"]})
df.drop_duplicates(subset=['A', 'C'], keep=False)输出：
A B C 2 foo 1 B 3 bar 1 A
如您所见，第 0 行和第 1 行已成功删除，只留下基于列“A”和“C”中的值唯一的行。
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