数据清洗：Python DataFrame 行去重

一、整体流程

journey
    title 数据清洗流程
    section 理解问题
    section 数据载入
    section 数据查看
    section 数据去重
    section 结果保存

二、具体步骤

1. 理解问题

在进行数据处理前，需要明确问题的需求是什么。对于行去重，我们需要保留唯一的行数据，去除重复的数据。

2. 数据载入

首先，我们需要导入 pandas 库，并读取数据集。假设数据集为 data.csv。

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

3. 数据查看

查看数据，了解数据的结构和内容，确认是否存在重复的行数据。

# 查看前几行数据
print(data.head())

# 查看数据维度
print(data.shape)

4. 数据去重

使用 drop_duplicates() 方法去除重复的行数据，保留唯一的行数据。

# 去除重复行数据
data_unique = data.drop_duplicates()

# 查看去重后的数据维度
print(data_unique.shape)

5. 结果保存

最后，将去重后的数据保存为新的文件，如 clean_data.csv。

# 保存去重后的数据
data_unique.to_csv('clean_data.csv', index=False)

三、总结

通过以上步骤，我们成功实现了 Python DataFrame 行去重的操作。首先，我们理解了问题的需求，然后载入数据、查看数据、去重数据，并最终保存了结果。希望这篇文章对你有所帮助，如果有任何问题，欢迎随时向我提问。

pie
    title 数据去重结果分布
    "去重前" : 80
    "去重后" : 20