【Pandas】pandas DataFrame drop_duplicates

Pandas2.2 DataFrame

Reindexing selection label manipulation

方法	描述
DataFrame.add_prefix(prefix[, axis])	用于在 DataFrame 的行标签或列标签前添加指定前缀的方法
DataFrame.add_suffix(suffix[, axis])	用于在 DataFrame 的行标签或列标签后添加指定后缀的方法
DataFrame.align(other[, join, axis, level, …])	用于对齐两个 DataFrame 或 Series 的方法
DataFrame.at_time(time[, asof, axis])	用于筛选 特定时间点 的行的方法
DataFrame.between_time(start_time, end_time)	用于筛选 指定时间范围内的数据行 的方法
DataFrame.drop([labels, axis, index, …])	用于从 DataFrame 中删除指定行或列的方法
DataFrame.drop_duplicates([subset, keep, …])	用于删除重复行的方法

pandas.DataFrame.drop_duplicates()

pandas.DataFrame.drop_duplicates() 是一个用于删除重复行的方法，常用于数据清洗中去除重复的数据记录。你可以根据全部列或指定列来判断是否为重复行，并控制保留哪一行。

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📌 方法签名

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, *, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)

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🔧 参数说明：

参数	类型	说明
subset	标签或标签列表，可选	指定用于判断重复的列，默认为所有列
keep	{'first', 'last', False}	控制保留哪一条重复记录： - 'first': 保留第一次出现的（默认） - 'last': 保留最后一次出现的 - False: 删除所有重复项
inplace	bool，默认 False	是否在原对象上修改
ignore_index	bool，默认 False	如果为 True，结果将重置索引（从 0 开始）

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✅ 返回值：

• 返回一个新的 DataFrame，不包含重复行（除非 inplace=True）。

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🧪 示例代码：

示例 1：基于所有列去重

import pandas as pd# 创建含重复行的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3],'B': ['a', 'b', 'b', 'c']
})print("Original DataFrame:")
print(df)# 去除完全重复的行
df_unique = df.drop_duplicates()print("\nAfter drop_duplicates():")
print(df_unique)

输出结果：

Original DataFrame:A  B
0  1  a
1  2  b
2  2  b
3  3  cAfter drop_duplicates():A  B
0  1  a
1  2  b
3  3  c

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示例 2：基于特定列去重（subset）

# 只根据列 'A' 判断重复
df_unique_by_A = df.drop_duplicates(subset=['A'])print("\nAfter drop_duplicates(subset=['A']):")
print(df_unique_by_A)

输出结果：

After drop_duplicates(subset=['A']):A  B
0  1  a
1  2  b
3  3  c

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示例 3：保留最后出现的重复项

# 保留最后一次出现的重复项
df_last = df.drop_duplicates(keep='last')print("\nAfter drop_duplicates(keep='last'):")
print(df_last)

输出结果：

After drop_duplicates(keep='last'):A  B
0  1  a
3  3  c
2  2  b

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示例 4：删除所有重复项

# 不保留任何重复项
df_no_dupes = df.drop_duplicates(keep=False)print("\nAfter drop_duplicates(keep=False):")
print(df_no_dupes)

输出结果：

After drop_duplicates(keep=False):A  B
0  1  a
3  3  c

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示例 5：忽略原始索引

# 重置索引
df_reset_index = df.drop_duplicates(ignore_index=True)print("\nAfter drop_duplicates(ignore_index=True):")
print(df_reset_index)

输出结果：

After drop_duplicates(ignore_index=True):A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c

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🧠 应用场景：

• 数据清洗中去除重复记录；
• 确保唯一性约束（如用户ID、订单号等）；
• 预处理阶段避免模型训练时受到重复样本干扰；

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⚠️ 注意事项：

• 默认不会修改原始 DataFrame，除非设置 inplace=True；
• subset 可以是单个列名或多个列组成的列表；
• keep=False 会删除所有重复项，包括原始的那一行；
• ignore_index=True 可用于输出更整洁的索引。

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