Pandas :如何删除特定数量的重复行？

在Pandas中，可以使用 drop_duplicates() 函数来删除特定数量的重复行。这个函数会返回一个新的DataFrame，其中不包含重复的行。

要删除特定数量的重复行，可以设置 keep 参数为 first 或 last 。默认情况下， keep 参数的值为 first ，表示保留第一次出现的重复行，而删除后续出现的重复行。如果设置 keep 参数为 last ，则保留最后一次出现的重复行，而删除之前出现的重复行。

以下是删除特定数量的重复行的示例代码：

import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'col1': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
        'col2': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除col1列中的2个重复行
df_drop_duplicates = df.drop_duplicates(subset='col1', keep='last')
print(df_drop_duplicates)

输出结果为：

   col1 col2
1     1    a
3     2    b
5     3    c

在上述示例中，我们使用 subset 参数指定了要进行重复行检查的列（这里是 col1 ），并将 keep 参数设置为 last 。结果DataFrame df_drop_duplicates 中只包含了一列 col1 的唯一值，并删除了第一次出现的重复行。

关于Pandas的更多信息和详细用法，您可以参考腾讯云文档中的相关文档： Pandas（数据处理库） 。