Python 删除表中具有不同索引值的重复行

我有一个数据框，其中包含产品数据，产品ID存储为索引值，其他属性存储为列。由于人为错误，有时会出现相同项目的重复条目，我需要过滤掉这些重复条目。除了ProductID（索引值）之外，上一行的给定重复行的所有内容都是相同的

有没有一种方法可以删除包含完全相同的值的行，这些值显然是重复的条目，尽管索引值不同？我所指的示例如下：

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当然，您可以使用pandas的

drop_duplicates（）

函数。看看下面的例子

df = pd.DataFrame({
    'id': [0, 1, 2, 3, 4],
    'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum', 'Indomie', 'Indomie', 'Indomie'],
    'style': ['cup', 'cup', 'cup', 'pack', 'pack'],
    'rating': [4, 4, 3.5, 15, 5]})

df.drop_duplicates(subset=['brand', 'style', 'rating'])

如您所见，我使用了带有参数

subset=[]

的

drop\u duplicates（）

函数，它允许我设置要分析的列。如果您想了解有关此函数的更多信息，请单击

要改进上述代码，可以使用

subset=df.columns.difference(['id'])

而不是

subset=df.columns.difference(['id'])

它允许传递不应分析的列的名称，在您的情况下，您应该使用如下代码：

df.drop_duplicates(subset=df.columns.difference(['ProductID']))

您需要的是：

df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True)

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ignore\u index=True

将创建一个新的continuos索引productId（无间隙）

您确定不是指

删除重复项（）

duplicated

识别重复项，并

删除重复项（）

实际删除它们我编辑了答案，现在它允许删除重复的行。