今天小编就为大家分享一篇对DataFrame数据中的重复行,利用groupby累加合并的方法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

python中的pandas模块中对重复数据去重步骤： 1）利用DataFrame中的duplicated方法返回一个布尔型的Series,显示各行是否有重复行，没有重复行显示为FALSE，有重复行显示为TRUE； 2）再利用DataFrame中的drop_duplicates方法用于返回一个移除了重复行的DataFrame。 注释： 如果duplicated方法和drop_duplicates方法中没有设置参数，则这两个方法默认会判断全部咧，如果在这两个方法中加入了指定的属性名（或者称为列名）

XLSX / CSV文件处理服务 描述 该服务接受.xlsx或.csv格式的文件作为输入，将其解析为Pandas DataFrame结构（读取时，可以使用表头指定行的索引），对表进行预处理（如果需要）（识别日期，重命名表列，设置列数据类型）。 下一步是将表加载到PostgreSQL数据库中。 在初始插入过程中，将建立表的主键。 在重复插入到现有表的过程中，假设表名，列名和列数据类型匹配，则将数据添加到表的末尾。 （可选）您可以在指定的列上设置索引。 发射 克隆此存储库： https://gith

pandas读取一组数据，可能存在重复索引，虽然可以利用drop_duplicate直接删除，但是会删除重要信息。 比如同一ID用户，多次登录学习时间。要计算该用户总共‘’学习时间‘’，就要把重复的ID的‘’学习时间‘’累加。 可以结合groupby和sum函数完成该操作。 实例如下： 新建一个DataFrame，计算每个 id 的总共学习时间。其中 id 为one/two的存在重复学习时间。先利用 groupby 按照键 id 分组，然后利用sum()函数求和，即可得到每个id的总共学习时间。