1樓：黃索遠
瀉腰，可以的。pandas提供duplicated和drop_duplicates來滿足題主的要求。
比如：In [1]: import pandas as pd
In [2]: import numpy as np
In [3]: df = pd.DataFrame()
In [4]: df
Out[4a b c
0 one x 0.320745
1 one y 1.404111
2 two x 0.442200
3 two y 0.592355
4 two x 0.284760
5 three x 0.138029
6 four x 1.406531
In [5]: df.duplicated('a')
Out[5]:
0 False
1 True
2 False
3 True
4 True
5 False
6 False
dtype: bool
In [6]: df.duplicated('a', keep='last')
Out[6]:
0 True
1 False
2 True
3 True
4 False
5 False
6 False
dtype: bool
In [8]: df.duplicated('a', keep=False)
Out[8]:
0 True
1 True
2 True
3 True
4 True
5 False
6 False
dtype: bool
In [9]: df.drop_duplicates('a')
Out[9a b c
0 one x 0.320745
2 two x 0.442200
5 three x 0.138029
6 four x 1.406531
In [10]: df.drop_duplicates('a', keep='last')
Out[10a b c
1 one y 1.404111
4 two x 0.284760
5 three x 0.138029
6 four x 1.406531
In [11]: df.drop_duplicates('a', keep=False)
Out[11a b c
5 three x 0.138029
6 four x 1.406531
這兩個方法都接受行的標識作為引數，例子中是「a」。
duplicated返回乙個布林值的向量，長度是行數，布林值表示是否重複。
drop_duplicates會移除重複的行。
重複行中出現第一行預設被保留，但是也支援keep指定保留的策略。
keep='first'(預設): 標記row最小的行/移除除了row最小的行的其他行；
keep='last': 標記row最小的行/移除除了row最小的行的其他行；
keep=False:標記/移除所有的重複行。
也可以傳入多個column的標識In[
12]:df.
duplicated
(['a'
,'b'
])Out[12
]:0False
1False
2False
3False
4True
5False
6False
dtype
:boolIn[
13]:df.
drop_duplicates
(['a'
,'b'
])Out[13
]:abc
0one
x0.320745
1one
y1.404111
2two
x0.442200
3two
y0.592355
5three
x0.138029
6four
x1.406531
如果想移除重複的索引值，要使用Index.duplicated，也支援keep引數。
In [14]: df = pd.DataFrame(, index=['a', 'a', 'b', 'c', 'b', 'a'])
In [15]: df
Out[15]:
a b
a 0 1.777118
a 1 -0.881011
b 2 0.456924
c 3 0.922302
b 4 -0.490238
a 5 2.925533
In [16]: df.index.duplicated()
Out[16]: array([False, True, False, False, True, True], dtype=bool)
In [17]: df[~df.index.duplicated()]
Out[17]:
a b
a 0 1.777118
b 2 0.456924
c 3 0.922302
In [18]: df[~df.index.duplicated(keep='last')]
Out[18]:
a b
c 3 0.922302
b 4 -0.490238
a 5 2.925533
In [19]: df[~df.index.duplicated(keep=False)]
Out[19]:
a b
c 3 0.922302
另外多說一句，題主提高乙個搜尋能力呀，這些在官方文件 裡都是找得到的
2樓：Ziqiao
df['your_column'].unique()如果你的列原來是array(['a','b','a','a','c'])
這條語句會返回array(['a','b','c'])要轉成列表，再加個.tolist()就可以了。
不知題主是不是想要這個。
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