Loops 合并/连接CSV导入的数据帧并删除重复项

我正在跟进我的计划

已经整理出一个循环来导入CSV、连接数据和删除重复项

files = glob.glob('./A08_csv/A08_B1_T*.csv')
dfs = [pd.read_csv(fp,  index_col=[0], parse_dates=[0], dayfirst=True) for fp in files] 
df = pd.concat(dfs)

df_purged = df.drop_duplicates(inplace=True)
print df_purged

但是df.drop_duplicates（inplace=True）不起作用（当然我遗漏了一些东西），print返回一个空白。如何指定按索引检查重复项？添加列名似乎不起作用

另外，我如何将这个循环转换成一个公式，这样我就可以将这个递归输入应用到具有不同文件名的csv（即可以用于A08_B1_T*.csv（卧室）和A08_KI_T*.csv（厨房）等的东西）？

这会有帮助吗

df.drop_duplicates(['col_name']) 

以下是一个解决方案，它将索引添加为数据帧列，在该列上删除重复项，然后删除新列：

df= df.reset_index().drop_duplicates(subset='Date', 'Time', keep='last').set_index(subset='Date', 'Time')

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您了解

inplace=True

选项吗

如果在原地执行

操作，则意味着您将修改
df
，因此不要将值设置为
df\u

这里有两种解决方案：要么希望保留“未敦促”数据帧，然后执行以下操作：

df_purged = df.drop_duplicates()

df.drop_duplicates(inplace = True)

要么你不在乎保留它，要么你在乎：

df_purged = df.drop_duplicates()

df.drop_duplicates(inplace = True)

第一个选项，您的结果数据帧将被清除
df\u
，但在第二个选项中，它将被清除
df
，因为您在原地执行了
df

这就是说，如果您想清除索引，如果您不需要保留索引，您可以
重置索引
，然后
删除重复项
，如下所示：

df_purged = df.reset_index().drop_duplicates(['index']).drop('index',1)

如果需要保留索引（对删除的行进行模化）：

（请注意，再次删除索引名只是为了美观）
当然可以（我也尝试过），但问题是我希望根据索引（日期和时间）识别重复项，并且不知道如何使用索引而不是“col_name”。如果我键入：
df.drop_duplicates（['Date-Time']）
这是csv上的列名，那么我会得到一个Key ErrorCmari，谢谢。我现在得到了
KeyError:'index'
CMari，它不起作用并返回了我
KeyError:'index'