Чтобы заменить повторяющиеся данные в датасете, можно использовать следующие методы:

1. Удалить дубликаты. 12 Для этого в библиотеке pandas есть функция drop_duplicates(). 23
2. Сохранить первый или последний дубликат. 1 Чтобы выбрать, какое вхождение сохранить, нужно использовать опцию сохранить в методе удаления дубликатов. 1
3. Заменить повторяющиеся значения альтернативными значениями. 1 Например, средним значением столбца или медианой. 1 Для группировки данных по определённому столбцу и получения среднего значения или медианы можно использовать функцию groupby. 1

Пример замены повторяющихся значений медианой столбца: 1

data['зарплата'] = data.groupby('имя')['зарплата'].transform('медиана')

Выбор метода зависит от конкретного варианта использования.