팬더 - 중복 제거
중복 검색
중복 행은 두 번 이상 등록된 행입니다.
Duration Date Pulse Maxpulse Calories
0 60 '2020/12/01' 110 130 409.1
1 60 '2020/12/02' 117 145 479.0
2 60 '2020/12/03' 103 135 340.0
3 45 '2020/12/04' 109 175 282.4
4 45 '2020/12/05' 117 148 406.0
5 60 '2020/12/06' 102 127 300.0
6 60 '2020/12/07' 110 136 374.0
7 450 '2020/12/08' 104 134 253.3
8 30 '2020/12/09' 109 133 195.1
9 60 '2020/12/10' 98 124 269.0
10 60 '2020/12/11' 103 147 329.3
11 60 '2020/12/12' 100 120 250.7
12 60 '2020/12/12' 100 120 250.7
13 60 '2020/12/13' 106 128 345.3
14 60 '2020/12/14' 104 132 379.3
15 60 '2020/12/15' 98 123 275.0
16 60 '2020/12/16' 98 120 215.2
17 60 '2020/12/17' 100 120 300.0
18 45 '2020/12/18' 90 112 NaN
19 60 '2020/12/19' 103 123 323.0
20 45 '2020/12/20' 97 125 243.0
21 60 '2020/12/21' 108 131 364.2
22 45 NaN 100 119 282.0
23 60 '2020/12/23' 130 101 300.0
24 45 '2020/12/24' 105 132 246.0
25 60 '2020/12/25' 102 126 334.5
26 60 20201226 100 120 250.0
27 60 '2020/12/27' 92 118 241.0
28 60 '2020/12/28' 103 132 NaN
29 60 '2020/12/29' 100 132 280.0
30 60 '2020/12/30' 102 129 380.3
31 60 '2020/12/31' 92 115 243.0
테스트 데이터 세트를 살펴보면 11행과 12행이 중복된다고 가정할 수 있습니다.
중복을 찾기 위해 이 duplicated()방법을 사용할 수 있습니다.
이 duplicated()메서드는 각 행에 대한 부울 값을 반환합니다.
예시
True중복된 모든 행에 대해 반환 합니다. 그렇지 않으면 다음을 반환합니다 False.
print(df.duplicated())
중복 제거
중복을 제거하려면 이 drop_duplicates()방법을 사용하십시오.
예시
모든 중복 제거:
df.drop_duplicates(inplace = True)
기억하십시오:(inplace = True) 메서드는 새 DataFrame 을 반환하지 않지만 원본 DataFrame 에서 모든 중복을 제거합니다 .