今天主要记录一下pandas去重复行以及如何分类汇总。以下面的数据帧作为一个例子：

import pandas as pddata=pd.DataFrame({'产品':['A','A','A','A'],'数量':[50,50,30,30]})

pandas判断dataframe是否含有重复行数据用：df.duplicated()

第一次出现的数据为False.重复的数据行就被记录为True。

去掉重复行数据使用data.drop_duplicates().

可以看到索引乱了,我们使用data.reset_index(),里面的参数drop=True，表明要舍掉原来的索引，不然的话原来的索引会保留下来。

分类汇总主要使用groupby(表明汇总的条件列)以及agg(要汇总的字段/列以及汇总的方式：求和还是最大最小值或者计数)。完整代码如下图

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Jul 20 09:08:10 2018@author: FanXiaoLei"""import pandas as pddata=pd.DataFrame({'产品':['A','A','A','A'],'数量':[50,50,30,30]})if data.duplicated: dataA=data.drop_duplicates().reset_index(drop=True)print(dataA)dataB=dataA.groupby(by='产品').agg({'数量':sum})print('数据汇总结果:')print(dataB)

结果展示如下图：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。