Как обрабатывать дубликаты данных в Pandas DataFrame?

Для обработки дубликатов данных в Pandas DataFrame можно использовать следующие методы:

• Метод duplicated(). www.scaler.com Он возвращает логическую серию, в которой True обозначает дубликаты, а False — уникальные значения. stackabuse.com
• Метод drop_duplicates(). sky.pro www.scaler.com С его помощью удаляются все последующие дублированные строки, и в итоге DataFrame содержит только уникальные строки. sky.pro
• Параметр subset. sky.pro habr.com Позволяет исключить дубликаты по конкретным столбцам. sky.pro
• Параметр keep. habr.com sharpsight.ai Даёт возможность контролировать, какие дубликаты будут удалены: первый, последний или все. habr.com
• Параметр inplace. sharpsight.ai Позволяет указать, будет ли drop_duplicates работать непосредственно с исходным DataFrame или создавать новый. sharpsight.ai
• Параметр ignore_index. sharpsight.ai Контролирует индекс выходного файла после удаления дубликатов. sharpsight.ai

Иногда дубликаты могут «маскироваться», создавая иллюзию различия благодаря мелким отличиям. sky.pro Чтобы их выявить, перед использованием drop_duplicates() рекомендуется предварительно обработать данные, например, убрать лишние пробелы, привести текст к единому регистру или использовать методы текстового сопоставления. sky.pro