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法学如何在pandas序列中删除重复行？
使用pandas包的主要优势在于分析数据科学和机器学习应用程序的数据。在分析数据的过程中，删除重复值是一种常用的数据清洗任务。
要从pandas序列对象中删除重复值，可以使用`drop_duplicates()`方法。此方法返回一个删除了重复行的序列，并且不会更改原始序列对象。相反，它将返回一个新的序列对象。
通过使用`inplace`参数，我们可以通过设置“`inplace=True`”将更改更新到原始序列对象中。
`drop_duplicates()`方法中的另一个重要参数是“`keep`”。此参数的默认行为是“`first`”，这意味着它会删除重复值，但保留第一次出现的那个值。此外，我们也可以将其更改为`last`和`False`。
示例1
在下面的示例中，我们创建了一个包含字符串列表的pandas序列，并且还通过定义索引参数来指定索引标签。
# import pandas package
import pandas as pd
# create pandas series with duplicate values
series = pd.Series(
['John','Garyooo','John','Richard','Peter','Richard','Gary'],
index=['East','West','North','South','East','West','North'])
print(series)
# delete duplicate values
result = series.drop_duplicates()
print('Output:',result)说明
创建序列对象后，我们应用了`drop_duplicates()`方法，而没有更改默认参数。
Pandas序列如下所示：
East John West Garyooo North John South Richard East Peter West Richard North Gary dtype: object
输出
输出如下：
East John West Garyooo South Richard East Peter North Gary dtype: object
`drop_duplicates`方法返回一个删除了重复行的新序列对象。此处原始序列对象不受此方法影响，而是返回一个新的序列对象。
示例2
对于同一个示例，我们将`inplace`参数的值从默认的`False`更改为`True`。
# import pandas package
import pandas as pd
# create pandas series with duplicate values
series = pd.Series(
['John','Garyooo','John','Richard','Peter','Richard','Gary'],
index=['East','West','North','South','East','West','North'])
print(series)
# delete duplicate values with inplace=True
result = series.drop_duplicates(inplace=True)
print('Output:
',result)
print(series)说明
通过为`inplace`参数设置`True`值，我们可以修改原始序列对象，删除重复行，并且该方法返回`None`作为其输出。
Pandas序列如下所示：
East John West Garyooo North John South Richard East Peter West Richard North Gary dtype: object
输出
输出如下：
Output: None East John West Garyooo South Richard East Peter North Gary dtype: object
通过设置`inplace=True`，我们已成功更新了包含已删除行的原始序列对象。我们可以在上面的输出块中看到输出，`drop_duplicates()`方法的输出值为“`None`”。
更新于：2022年3月4日
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