加载数据
首先，我们需要加载到所需要的数据，这里我们所需要的数据是同过sample函数采样过来的。
import pandas as pd
#这里说明一下，clean_beer.csv数据有两千多行数据
#所以从其中采样一部分，来进行演示，当然可以简单实用data.head()也可以做练习
data = pd.read_csv('clean_beer.csv')
data_sam = data.sample(frac=0.1,weights=data['ounces'].values)
data_sam1 = data_sam
data_sam
我们采用data[‘ounces']列为权重对数据进行采样，并将结果赋值给data_sam1,其中data_sam和data_sam1是后续我们需要用到的两个数据（因为需要将两个数据合并，并去除重复）
此时，data_sam和data_sam1的数据是一样的。
data_sam数据
data_sam
data_sam1数据
data_sam1
sample抽样函数
简要介绍一下sample函数
df.sample()就是抽样函数，参数如下：
df.sample(n=None,frac=None,replace=Flase,weights=None,random_state=None,axis=None)
参数说明：
n：就是样本量，如果不写，就是抽一条数据
frac：抽样比，就是样本量占全样本的比例，如frac=0.3 ，注意n和frac不能共存
replace：是否放回，默认是不放回，如果有放回(replace=True)可以选择比df长度更多的元素回来
weights：样本权重，自动归一化，可以以某一列为权重
random_state：随机状态。就是为了保证程序每次运行得到的结果都一样
axis：抽样维度，0是行，1是列，默认为0
指定需要更新的值
接下来，我们对data_sam1的值进行更新，主要是将data_sam1的ounces属性列值加上后缀'.0 oz'，具体代码如下：
data_sam1['ounces'] = data_sam1['ounces'].astype('str') + '.0 oz'
data_sam1
对data_sam1的值进行显示，其中我们可以看到，ounces的值已经全部加上了我们所指定的后缀：
现在，我们已经得到的新的值，接下来的目标就是如何将我们已经得到的新值，更新到data_sam中
append直接添加
从标题可以看到，我们使用的是append方法进行直接添加。
data_sam = data_sam.append(data_sam1,ignore_index=True)
data_sam
我们将data_sam1使用append方法添加到data_sam最后一行的后面。下面展示其结果，并详细介绍append的用法。
可以看到，行数已经有原来的241改为现在的482rows，显然我们此时已经成功使用append添加数据成功。不过我们想要的不止是简简单单的添加数据在最后一行，而是想要把我们增加后缀的那一列更新到原来的数据中，所以最后一步就是去重。
append函数用法
append（）函数的语法为：
DataFrame.append(other,ignore_index=False,verify_integrity=False,sort=None)
参数说明：
other: DataFrame，Series或Dict式对象，其行将添加到调用方DataFrame中。
ignore_index: 如果为True，则将忽略源DataFrame对象中的索引。
verify_integrity:如果为True，则在创建具有重复项的索引时引发ValueError 。
sort: 如果源DataFrame列未对齐，则对列进行排序。 不建议使用此功能。 因此，我们必须传递sort=True来排序和静音警告消息。 如果传递了sort=False ，则不会对列进行排序，并且会忽略警告。
根据某一列key值进行去重（key唯一）
接下来，就是最后一个步骤，也就是根据ounces列对数据进行去重。
通过duplicated()函数可以看到数据还是有很多重复的。
data_sam.duplicated(['id'],keep='first')
DataFrame.drop_duplicated(self，subset = None，keep ='first')
subset ： 列标签或标签序列，可选仅考虑某些列来标识重复项，默认情况下使用所有列
keep ： {'first'，'last'，False}，默认为'first'
first：将重复项标记True为第一次出现的除外。
last：将重复项标记True为最后一次除外。
False：将所有重复项标记为True。
既然知道数据中是有重复项的，通过对数据的观察可以看到，数据的id是唯一的，所以我们以id这一列为契机，来进行我们的去重操作。具体代码如下：
data_sam = data_sam.drop_duplicates(subset = 'id')
data_sam
最后来看一看，我们最后的结果是不是已经成功去重，或者说是不是我们想要的最终结果呢？？？
根据上面的图片结果，可以看到我们已经执行成功，得到的确实是我们起初想要的一个数据结果。有兴趣的也可以去试一下merge和update联合的操作进行更新数据，看看是不是也能成功。
以上就是Python教程pandas数据分析的详细内容，希望通过记录能够加强记忆，并帮到和我一样正在学习的你，更多关于pandas数据分析去重复值的资料请关注编程网其它相关文章！感谢阅读~
