唯一行的数据帧数 - Python

在数据分析和处理过程中，有时需要从数据集中删除重复的行。这可以通过使用Python中的pandas库来实现。在pandas库中，可以使用drop_duplicates()方法来删除重复的行。该方法返回一个新的DataFrame，其中包含唯一的行。

下面是一个例子，演示如何使用drop_duplicates()方法来找到唯一的行：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Bob'],
        'age': [25, 30, 35, 30],
        'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 打印原始数据
print("原始数据：")
print(df)

# 删除重复的行
unique_rows = df.drop_duplicates()

# 打印唯一的行
print("唯一的行：")
print(unique_rows)

执行上述代码片段将会得到以下输出：

原始数据：
       name  age      city
0     Alice   25  New York
1       Bob   30     Paris
2   Charlie   35    London
3       Bob   30     Paris
唯一的行：
      name  age      city
0    Alice   25  New York
1      Bob   30     Paris
2  Charlie   35    London

可以看到，原始数据中有一个重复的行（Bob和Paris），而唯一的行包含了所有唯一的行（没有重复的行）。

在这个例子中，我们使用了drop_duplicates()方法，该方法返回一个DataFrame对象，其中包含所有唯一的行。此外，我们还使用了print()函数来打印数据，以便更好地理解程序的输出结果。

总结：

• pandas库提供了drop_duplicates()方法来删除DataFrame中的重复行。
• 该方法返回一个新的DataFrame对象，其中包含所有唯一的行。
• 在数据分析中，删除重复的行可以帮助我们获得更准确的数据集。