删除数据
根据列名删除列
使用 drop 来删除某列，指定要删除的轴，与对应 列/行 的 名称/索引。
df.drop('name', axis = 1) # 删除单列 df.drop(['name', 'age'], axis = 1) # 删除多列 复制代码
根据索引删除行
与上面删除列的方式相似，不过这里指定的是索引。
df.drop(0, axis=0) # 删除单行 df.drop([0, 1], axis=0) # 删除多行 复制代码
使用 loc 定位数据并删除
先使用 loc 定位某条件的数据，再获取索引 index ，然后使用 drop 删除。
df.drop(df.loc[df['name'] == '娜美'].index, axis=0) # 删除定位到的行 复制代码
使用 del 删除列
del 是在原数据上进行修改，使用是要注意。
del df['age'] 复制代码
同时删除行、列
drop 也可以同时指定行列进行删除，这里删除第一、二行并删除 age 列。
df.drop(columns=['age'], index=[0, 1]) 复制代码
删除重复值
- 指定
subset，则根据指定的列作为参考进行去重，即如果某两行a值相同，则会删除第二次的出现的那一行，只保留第一次 - 不指定
subset，则根据所有列作为参考进行去重，只有两行数据 完全相同 才会进行去重。
df.drop_duplicates(subset=['a'], keep='first') df.drop_duplicates(keep='first') 复制代码
筛查重复值
示例数据
df = pd.DataFrame({'name':['Python', 'Python', 'Java', 'Java', 'C'], 'count': [2, 2, 6, 8, 10]}) 复制代码
判断某列是否有重复值
使用 values_counts() 对列中各值出现次数进行统计。结果默认按照降序进行排列，只需要判断第一行值的出现次数是否为1即可判断是否存在重复值。
df['a'].value_counts() 复制代码
使用 drop_duplicates() 对重复值进行删除，只保留第一次出现的值，判断处理后的值是否与原 df 相等，如果 False 就表示有重复值。
df.equals(df.drop_duplicates(subset=['a'], keep='first')) False 复制代码
判断 DataFrame 是否有重复行
同样是使用 drop_duplicates() 对重复值进行删除，只保留第一次出现的值，此时不使用 subset 参数设置列，默认为全部列，判断处理后的值是否与原 df 相等，如果 False 就表示有重复值。
df.equals(df.drop_duplicates(keep='first')) False 复制代码
统计重复行的数量
注意这里的统计是参照所有列来的，只有两行完全相同才会判断为重复行，所以统计的结果是 1 。
len(df) - len(df.drop_duplicates(keep="first")) 1 复制代码
显示重复的数据行
先删除重复的行，只保留第一次出现的，得到一个 行唯一 的数据集，再使用 drop_duplicates() 删除掉 df 中存在重复的所有数据，这次不保留第一次出现的重复值，将上述两个结果集进行合并，使用 drop_duplicates() 对新生成的数据集进行去重，即可得到重复行的数据。
df.drop_duplicates(keep="first")\ .append(df.drop_duplicates(keep=False))\ .drop_duplicates(keep=False) 复制代码
