删除重复数据是数据分析中经常会遇到的一个问题。通过数据去重，不仅可以节省内存空间，提高写入性能，还可以提升数据集的精确度，使得数据集不受重复数据的影响。

在 Pandas 中，可以使用 drop_duplicates() 方法来删除 DataFrame 中的重复行。该方法默认删除所有列值都相同的行，也可以指定列进行去重。

下面是一些常用的去重方法：

1. drop_duplicates()：删除 DataFrame 中的重复行。
2. duplicated()：返回一个布尔型 Series，指示每行是否为重复行。
3. dropna()：删除缺失值。

下面是这些方法的详细说明和示例：

drop_duplicates()

drop_duplicates() 方法返回一个去重后的 DataFrame。

语法：

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)

参数说明：

• subset：可选，指定要考虑去重的列，默认为所有列。可以传递一个或多个列的名称或索引来进行去重。
• keep：可选，指定删除哪些重复项。默认值为 "first"，表示删除所有重复项，除了第一个。如果设置为 "last"，则保留最后一个重复项，并删除其余重复项。如果设置为 False，则删除所有重复项。
• inplace：可选，指示是否直接修改原始 DataFrame。如果设置为 True，则修改 DataFrame 并返回 None。
• ignore_index：可选，指示是否重置索引。如果设置为 True，则重置索引。

举个例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 2, 3, 4],
    'B': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd']
})

df.drop_duplicates()  # 默认去除所有列相同的行

# 指定列去重
df.drop_duplicates(subset='A')  # 去除 A 列相同的行

# 指定多列去重
df.drop_duplicates(subset=['A', 'B'])  # 去除 A、B 列相同的行

duplicated()

duplicated() 方法返回一个布尔型 Series，指示每行是否为重复行。如果行是重复的，则为 True，否则为 False。

语法：

DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first')

参数说明：

• subset：可选，指定要考虑去重的列，默认为所有列。可以传递一个或多个列的名称或索引来进行去重。
• keep：可选，指定删除哪些重复项。默认值为 "first"，表示删除所有重复项，除了第一个。如果设置为 "last"，则保留最后一个重复项，并删除其余重复项。如果设置为 False，则删除所有重复项。

示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 2, 3, 4],
    'B': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd']
})

df.duplicated()  # 返回一个布尔型 Series，指示每行是否为重复行

dropna()

dropna()是pandas中用于删除缺失值（NaN）的方法，可以对数据进行清洗。该方法默认删除所有包含缺失值的行或列，也可以根据指定条件进行删除。

语法为：

DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

各参数含义如下：

• axis：指定删除的行或列，0表示删除行，1表示删除列，默认为0。
• how：指定删除方式，取值为‘any’和‘all’，‘any’表示只要有缺失值就删除该行或列，‘all’表示所有值都是缺失值才删除该行或列，默认为‘any’。
• thresh：指定每行或每列中最少非空值的数量，如果不足该数量，则删除该行或列。默认为None，表示不使用该参数。
• subset：指定删除时要考虑的列，仅在axis=0时有效。可以传递列标签或列标签的列表。默认为None，表示使用所有列。
• inplace：指定是否在原数据上进行修改，默认为False，表示不修改原数据，返回一个新数据。

下面是一个示例，演示如何使用dropna()方法删除数据中的缺失值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造包含缺失值的数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
                   'B': [5, np.nan, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, np.nan]})

# 删除所有包含缺失值的行
df1 = df.dropna()

# 删除所有包含缺失值的列
df2 = df.dropna(axis=1)

# 保留至少有两个非空值的行
df3 = df.dropna(thresh=2)

# 仅对‘A’列和‘B’列进行删除
df4 = df.dropna(subset=['A', 'B'])

print(df)
print(df1)
print(df2)
print(df3)
print(df4)

输出结果如下：

     A    B     C
0  1.0  5.0   9.0
1  2.0  NaN  10.0
2  NaN  7.0  11.0
3  4.0  8.0   NaN

     A    B    C
0  1.0  5.0  9.0

Empty DataFrame
Columns: []
Index: [0, 1, 2, 3]

     A    B     C
0  1.0  5.0   9.0
1  2.0  NaN  10.0
3  4.0  8.0   NaN

     A    B     C
0  1.0  5.0   9.0
3  4.0  8.0   NaN

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