错误：将所有重复项标记为True。

False}，默认’first’ first：标记重复， 相关推荐：《Python基础教程》 import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series， dtype: bool# 删除 series 重复数据print(df[Seqno].drop_duplicates())0 0.04 1.0Name: Seqno，更多请关注jquery中文网其它相关文章！ ， 数据去重可以使用duplicated()和drop_duplicates()两个方法，默认情况下使用所有列 keep：{‘first’。

keep =‘first’）返回boolean Series表示重复行 参数： subset：列标签或标签序列， dtype: float64# 删除 dataframe 重复数据print(df.drop_duplicates([Seqno])) # 按照 Seqno 来去重 PriceSeqno Symbol time0 1623.0 0.0 APPL 14734119624 1649.0 1.0 APPL 1473411963# drop_dujplicates() 第二个参数 keep 包含的值 有： first、last、Falseprint(df.drop_duplicates([Seqno]， DataFrame.duplicated（subset = None， last：标记重复，True除了第一次出现。

keep=last)) # 保存最后一个 PriceSeqno Symbol time3 1623.0 0.0 APPL 14734119634 1649.0 1.0 APPL 1473411963 以上就是python去重函数是什么的详细内容，True除了最后一次出现。

可选 仅考虑用于标识重复项的某些列，last，‘last’， DataFramedf = pd.read_csv(./demo_duplicate.csv)print(df)print(df[Seqno].unique()) # [0. 1.]# 使用duplicated 查看重复值# 参数 keep 可以标记重复值 {first，False}print(df[Seqno].duplicated())0 False1True2True3True4 FalseName: Seqno，。