本文小编为大家详细介绍“python重复值如何处理”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“python重复值如何处理”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。
今天，先处理重复值，首先创建一个包含重复值的DataFrame,如下：
import pandas as pddata = pd.DataFrame([[1,2],[1,2],[3,4]],columns = ['a','b'])print(data)我们将其打印出来，结果如下：
可以看出来第一第二行是重复的，这里的数据量比较少，可以直接肉眼观察，但如果数据量多的时候，我们就需要用到diplicated()函数来查询了，我们用它来查查上面data的重复值。
data[data.duplicated()]我们可以看出，它把索引为1的行打印了出来，如果有3行一样的呢？我们下面来试试！
import pandas as pddata = pd.DataFrame([[1,2],[1,2],[1,2],[3,4]],columns = ['a','b'])data[data.duplicated()]其结果如下：
可以看出，重复项出了第一个出现的数据外，都会显示出来。
如果想统计出一共有多少行重复了，我们就可以用到sum()函数，代码如下：
data.duplicated().sum()
很多情况下，我们都需要删除掉重复的数据，这时候我们就可以用到drop_duplicated()函数，我们将data的重复行删除掉试试！
data.drop_duplicated()刚执行代码时发生了错误，原来是duplicates而不是duplicated!
但是要注意，用drop_duplicates()删除重复项并不会影响data的结构，如果你要把data结构改掉就要重新赋值。如果要用来删除某列的重复值的话，直接在括号内加上列名即可。
如下：
读到这里，这篇“python重复值如何处理”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注编程网行业资讯频道。
