这篇文章将为大家详细讲解有关python如何去重函数，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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数据去重可以使用duplicated()和drop_duplicates()两个方法。
DataFrame.duplicated（subset = None，keep =‘first’）返回boolean Series表示重复行
参数：
subset：列标签或标签序列，可选
仅考虑用于标识重复项的某些列，默认情况下使用所有列
keep：{‘first’，‘last’，False}，默认’first’
first：标记重复，True除了第一次出现。
last：标记重复，True除了最后一次出现。
错误：将所有重复项标记为True。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
df = pd.read_csv('./demo_duplicate.csv')
print(df)
print(df['Seqno'].unique()) # [0. 1.]
# 使用duplicated 查看重复值
# 参数 keep 可以标记重复值 {'first'，'last'，False}
print(df['Seqno'].duplicated())
'''
0 False
1 True
2 True
3 True
4 False
Name: Seqno, dtype: bool
'''
# 删除 series 重复数据
print(df['Seqno'].drop_duplicates())
'''
0 0.0
4 1.0
Name: Seqno, dtype: float64
'''
# 删除 dataframe 重复数据
print(df.drop_duplicates(['Seqno'])) # 按照 Seqno 来去重
'''
Price Seqno Symbol time
0 1623.0 0.0 APPL 1473411962
4 1649.0 1.0 APPL 1473411963
'''
# drop_dujplicates() 第二个参数 keep 包含的值 有： first、last、False
print(df.drop_duplicates(['Seqno'], keep='last')) # 保存最后一个
'''
Price Seqno Symbol time
3 1623.0 0.0 APPL 1473411963
4 1649.0 1.0 APPL 1473411963
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