python去重复记录_python如何处理重复值数据？
一起学习，一起成长！
前言
在实际数据采集、数据处理和数据分析中，经常会遇到的一个问题就是：重复数据。重复数据在进行数据分析或数据挖掘的过程中，对其输出结果有重要的影响。比如，在逻辑回归分析中，重复数据会影响模型的拟合优度；数据分析中，重复数据会影响预测内容准确性。所以，处理重复值数据有着重要的意义和作用。
目前市场上很多数据分析或数据挖掘类的工具，比如：SPSS、SAS、python等。虽然重复值数据对数据分析或数据挖掘有重要影响，但并不是强制性，或者说并不是所有情况下都要对重复值数据进行处理。所以，重复值数据的处理是选择性的。
接下里，小编将介绍如何使用基于python开发语言的pandas函数，处理重复值的数据。
虽然许多pandas函数（如reindex）都要求标签唯一，但这并不是强制性的。
Series数据结构的重复值数据处理
首先，小编先带着大家一起创建一个带有重复索引值的Series：
In [5]: obj=Series(range(5),index=['a','a','b','b','c'])
In [6]: obj
Out[6]:
a 0
a 1
b 2
b 3
c 4
dtype: int32
其次，使用“is_unique”判断是否唯一：
In [7]: obj.index.is_unique
Out[7]: False
In [8]: obj['a']
Out[8]:
a 0
a 1
dtype: int32
In [9]: obj['c']
Out[9]: 4
DataFrame数据结构的重复值数据处理
首先，创建一个带有重复索引值的DataFrame：
In [12]: df=DataFrame(np.random.randn(4,3),index=['a','a','b','b'])
In [13]: df
Out[13]:
0 1 2
a -0.695088 -1.251832 -1.165603
a 0.521950 -0.560865 -1.872908
b 0.192454 0.725844 -0.125641
b 0.182602 -2.389003 0.485447
其次，对DataFrame的行进行索引
In [14]: df.ix['b']
Out[14]:
0 1 2
b 0.192454 0.725844 -0.125641
b 0.182602 -2.389003 0.485447
到这里，小编从python开发语言的pandas函数出发，介绍类python的两个重要数据结构series和dataframe如何进行重复值数据处理。希望对大家有所助益！感谢支持！
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「文中代码均亲测过，若有错误之处，欢迎批评指正，一起学习，一起成长！」
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