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這可以通過將索引變成列來完成。
下面是一個示例數(shù)據(jù)集（僅供參考，我認(rèn)為有人否決了您的問題，因?yàn)樗话纠龜?shù)據(jù)集）：
df=pd.DataFrame({'a':[1,2,2,3,4,4,5], 'b':[2,2,2,3,4,5,5]}, index=[0,1,1,2,3,5,5])
輸出：
a b
0 1 2
1 2 2
1 2 2
2 3 3
3 4 4
5 4 5
5 5 5
然后您可以使用以下行。第一個 reset_index() 創(chuàng)建一個帶有索引號的新列。然后，您可以根據(jù)新索引列和另一列（在本例中為 b）刪除重復(fù)項。之后，您可以使用 set_index('index') 將索引設(shè)置為原始索引值：
df.reset_index().drop_duplicates(subset=['index','b']).set_index('index')
輸出：
a b
index
0 1 2
1 2 2
2 3 3
3 4 4
5 4 5
TA貢獻(xiàn)1785條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個贊
您可以使用 pandas 的.duplicated()方法而不是.drop_duplicates().
如果您關(guān)心索引和某些列中的重復(fù)項，您可以分別用 和b標(biāo)識相應(yīng)的索引。使用運(yùn)算符組合這些，然后使用 a 取反該交集，您會得到類似df.index.duplicated()df.duplicated(subset="b")&~
clean_df = df[~(df.index.duplicated() & df.duplicated(subset="b"))]
print(clean_df)
輸出：
? ?a? b
0? 1? 2
1? 2? 2
2? 3? 3
3? 4? 4
5? 4? 5
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