16、pandas的duplicated和drop_duplic

在获取数据的时候经常会有一些重复的数据，而重复的数据会对统计结果产生影响，也会误导决策人员的决策。

数据源还是使用前面把一份文件分成多份文件的数据。

数据源

要查询是否存在重复值可以使用duplicated()函数：

查询面积是否有相同（重复）值

返回的是一组bool值，这些bool值能够用于筛选非重复值或者重复值。

需要注意的是duplicated()如果不指定面积这个变量的话，那么其将会对所以列进行对比，只有每一列的值都一样时才会标记为重复值。

我们可以尝试着筛选出存在重复值的行：

筛选出重复值 筛选出的数据的信息

筛选出非重复值的行：

非重复值的行

当然了，我们有时候也许会想要选择两个列当中都是重复的值的数据，这个时候就需要选择两列同时作为依据进行筛选了。

选择两列共同的重复值

还有一个常用的场景就是当我们选择出重复值之后，想要保留的是第一个还是最后一个呢？

不知道keep='last' 指定keep='last'

由上图可知，keep='last'参数就是让系统从后向前开始筛选，这样索引小的重复行就会返回True。

以上所说的是duplicated函数，只是筛选出了重复值而已，并没有对重复值进行处理。

要对重复值进行处理就要使用drop_duplicates了，drop_duplicates的使用效率会高得多：

使用drop_duplicates

这样就把重复值都去掉了。