作者：admin 发布时间：2023-12-29 06:45 分类：资讯 浏览：50 评论：0
1、我们可以使用drop_duplicates方法删除所有完全重复的行：python data_unique = data.drop_duplicates（）此时，data_unique就是一个新的DataFrame，其中删除了所有完全重复的行。
2、使用drop_duplicates（）函数删除重复的行：python df.drop_duplicates（inplace=True）这样，df中重复的行就会被删除。需要注意的是，inplace=True表示直接在原数据上进行修改。
3、如果使用Excel，我们可以选择数据区域，然后在“数据”菜单中选择“删除重复项”，即可删除完全重复的行。如果使用Python pandas，我们可以读取数据集到DataFrame对象，然后调用drop_duplicates（）函数来删除完全重复的行。
4、df.drop_duplicates（[用户名称]）其中第3行的用户名称与第0、1行重复，所以被删除。
5、借助编程语言：如果你对编程有一定的了解，可以使用编程语言进行筛选。例如，使用Python语言的pandas库可以方便地进行重复项的筛选和处理。
6、drop（） ：根据标签丢弃多行或者多列数据。duplicated（） 方法返回一个布尔型的Series，表示各行是否是重复行，仅仅将重复的最后一行标记为True。
1、利用字典的fromkeys（）和keys（）方法。
2、在编程中，可以使用各种方法来删除数组中的重复元素，其中一种常用的方法是使用集合（Set）来实现。
3、python data_unique = data.drop_duplicates（keep=False）以上就是在Python中删除DataFrame中完全重复的行的方法。
4、使用pop函数删除元素，使用del函数删除元素。使用pop函数删除元素：使用pop函数删除索引为2的元素，输出结果为2，5，6，8。使用del函数删除元素：使用del函数删除索引为2的元素，输出结果为2，5，6，8。
要具体问题具体分析的。看你要抓取什么数据。最好能找到一个能够作为重复性区分的字段值。比如百度知道的所有提问，每个问题都有一个对应的id，楼主这个问题对应的id就是181730605611341844。
每次从列表中取出两个元素，如果第二个元素不在输出列表，就将这两个元素添加到输出列表。
dict是一种散列表结构，就是说数据输入后按特征已经被散列了，有自己的顺序。本身不记录原输入顺序。
前言最近在工作经常会碰到对字符串进行去重操作，下面就给大家列出用Python如何处理的，话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。
去重操作可以走个捷径，将列表转换为不重复的集合即可。示例代码见截图： 你说的‘凉菜’中的‘凉’字不一样，没看懂，字如果不一样在任何编码规则下其编码必须不同，这是基本的编码规则，不然电脑无法识别你要打出什么字了。
判断回文数：编写一个函数，接受一个字符串作为参数，并判断它是否是一个回文数（正着读和倒着读都一样）。 列表去重：编写一个函数，接受一个列表作为参数，并返回去重后的列表。