Как обрабатывать дубликаты данных в Pandas DataFrame?

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

• Метод duplicated(). 4 Он возвращает логическую серию, в которой True обозначает дубликаты, а False — уникальные значения. 1
• Метод drop_duplicates(). 24 С его помощью удаляются все последующие дублированные строки, и в итоге DataFrame содержит только уникальные строки. 2
• Параметр subset. 23 Позволяет исключить дубликаты по конкретным столбцам. 2
• Параметр keep. 35 Даёт возможность контролировать, какие дубликаты будут удалены: первый, последний или все. 3
• Параметр inplace. 5 Позволяет указать, будет ли drop_duplicates работать непосредственно с исходным DataFrame или создавать новый. 5
• Параметр ignore_index. 5 Контролирует индекс выходного файла после удаления дубликатов. 5

Иногда дубликаты могут «маскироваться», создавая иллюзию различия благодаря мелким отличиям. 2 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. 2