前言
在算face_track_id map有感：
开始验证
data={"state":[1,1,2,2,1,2,2,2],"pop":["a","b","c","d","b","c","d","d"]}
frame=pd.DataFrame(data)
frame
frame.shape $ (8,2)
# 说明duplicated()是对整行进行查重，return 重复了的数据，且只现实n-1条重复的数据（n是重复的次数） frame[frame.duplicated() == True]
一开始还很疑惑，明明（1，b）只出现了1次，哪里duplicate了。其实，人家return的结果是去掉已经出现过一次的行数据了。所以看起来有点confuse，感觉（1，b）并没有重复，但其实人家的函数很简洁呢，返回了重复值而且不冗余。
# 说明drop_duplicates()函数是将所有重复的数据都去掉了，且默认保留重复数据的第一条。 # 比如（2，d）出现了3次，在duplicated（）中显示了2次，在drop_dupicates（）后保留了一个 frame.drop_duplicates().shape $ (4,2)
# 留下了完全唯一的数据行 frame.drop_duplicates()
补充：python的pandas重复值处理（duplicated()和drop_duplicates())
一、生成重复记录数据
import numpy as np import pandas as pd #生成重复数据 df=pd.DataFrame(np.ones([5,2]),columns=["col1","col2"]) df["col3"]=["a","b","a","c","d"] df["col4"]=[3,2,3,2,2] df=df.reindex(columns=["col3","col4","col1","col2"]) #将新增的一列排在第一列 df
输出：
二、判断重复记录（行）
#判断重复数据 isDplicated=df.duplicated() #判断重复数据记录 isDplicated
输出：
三、删除重复值
#删除重复值 new_df1=df.drop_duplicates() #删除数据记录中所有列值相同的记录 new_df2=df.drop_duplicates(["col3"]) #删除数据记录中col3列值相同的记录 new_df3=df.drop_duplicates(["col4"]) #删除数据记录中col4列值相同的记录 new_df4=df.drop_duplicates(["col3","col4"]) #删除数据记录中(col3和col4)列值相同的记录 new_df1 new_df2 new_df3 new_df4
输出：
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43852674/article/details/87717191
