如何使用duplicates及duplicates drop命令在数据集中查找和删除重复值?

在数据分析过程中，经常需要检查数据集中是否存在重复数据。重复数据可能会导致分析结果偏差或者数据错误，因此需要及时的进行处理。在这种情况下，pandas库提供了两个非常有用的函数：duplicates和duplicates drop。

1. duplicates函数

duplicates函数用于查找重复行。它返回一个布尔值数组，表示每一行是否为重复行。使用duplicates函数的方法如下：

```python

df.duplicated() # 对整个DataFrame进行查找重复

df['col'].duplicated() # 对DataFrame中的某一列进行查找重复

```

其中，df为数据集，col为数据集中的某一列。

下面是一个示例，用于了解如何使用duplicates函数：

import pandas as pd

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

duplicate = df.duplicated()

print(duplicate)

输出结果为：

0 False

1 False

2 False

3 True

dtype: bool

可以看出，在这个示例中，第4行数据是重复的。

2. duplicates drop函数

duplicates drop函数用于删除重复行。它返回一个新的DataFrame，其中包含了删除重复行之后的数据。使用duplicates drop函数的方法如下：

df.drop_duplicates() # 对整个DataFrame进行删除重复行

df.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2']) # 对DataFrame中的多列进行删除重复行

其中，df为数据集，col1和col2为数据集中的多列。

下面是一个示例，用于了解如何使用duplicates drop函数：

df = df.drop_duplicates()

print(df)

A B

0 1 a

1 2 b

2 3 c

可以看出，在这个示例中，删除了第4行数据，剩下了不重复的3行数据。

总结：

在数据分析中，使用pandas库的duplicates和duplicates drop函数可以快速地查找和删除重复数据。这两个函数可以极大地提高数据分析效率，避免数据分析过程中的重复数据带来的误差和麻烦。