Python Pandas中duplicated()与drop_duplicates()的区别详解

凌晨两点半

发布时间：2026-10-14 | 2人浏览过

原创

本文详细解析Python Pandas中duplicated()与drop_duplicates()函数的核心区别。通过生成测试数据，演示如何判断行重复及删除重复值。重点说明duplicated()返回重复出现的行（仅显示n-1条），而drop_duplicates()直接返回去重后的完整数据框，默认保留第一条记录。

前言

在计算face_track_id映射关系时产生了一些思考，特此记录。

开始验证


data={'state':[1,1,2,2,1,2,2,2],'pop':['a','b','c','d','b','c','d','d']}
frame=pd.DataFrame(data)  
frame


frame.shape
$ (8,2)


# 说明duplicated()是对整行进行查重，return 重复了的数据，且只现实n-1条重复的数据（n是重复的次数）
frame[frame.duplicated() == True]

起初感到困惑，明明数据对（1，b）仅出现一次，为何会被判定为重复？实际上，该函数返回的结果是剔除了首次出现后的后续重复行。因此直观上容易误以为（1，b）没有重复，但函数逻辑简洁且正确：它返回了所有被视为“冗余”的重复值，且不包含冗余数据本身。


# 说明drop_duplicates()函数是将所有重复的数据都去掉了，且默认保留重复数据的第一条。
# 比如（2，d）出现了3次，在duplicated（）中显示了2次，在drop_dupicates（）后保留了一个
frame.drop_duplicates().shape
$ (4,2)


# 留下了完全唯一的数据行
frame.drop_duplicates()

补充：Python的Pandas库中处理重复值的常用方法（duplicated()和drop_duplicates())

一、生成包含重复记录的数据集


import numpy as np
import pandas as pd
 
#生成重复数据
df=pd.DataFrame(np.ones([5,2]),columns=['col1','col2'])
df['col3']=['a','b','a','c','d']
df['col4']=[3,2,3,2,2]
df=df.reindex(columns=['col3','col4','col1','col2'])  #将新增的一列排在第一列
df

输出结果如下：

二、判断重复记录（行）


#判断重复数据
isDplicated=df.duplicated()   #判断重复数据记录
isDplicated

输出结果如下：

三、删除重复值


#删除重复值
new_df1=df.drop_duplicates() #删除数据记录中所有列值相同的记录
new_df2=df.drop_duplicates(['col3']) #删除数据记录中col3列值相同的记录
new_df3=df.drop_duplicates(['col4']) #删除数据记录中col4列值相同的记录
new_df4=df.drop_duplicates(['col3','col4']) #删除数据记录中(col3和col4)列值相同的记录
new_df1
new_df2
new_df3
new_df4

输出结果如下：