Как заменить повторяющиеся данные в датасете?

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

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

Пример замены повторяющихся значений медианой столбца: www.tutorialspoint.com

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

Выбор метода зависит от конкретного варианта использования.