在数据帧中删除重复索引的最快方法[重复]
如果我想在数据帧中删除重复的索引，由于明显的原因，以下方法不起作用：
myDF.drop_duplicates(cols=index)
和
myDF.drop_duplicates(cols='index')
查找名为“index”的列
如果我想删除索引，我必须执行以下操作：
myDF['index'] = myDF.index
myDF= myDF.drop_duplicates(cols='index')
myDF.set_index = myDF['index']
myDF= myDF.drop('index', axis =1)
有没有更高效的方法？
共有3个答案
您可以使用numpy.unique获取唯一值的索引，并使用iloc获取这些索引：
>>> df
val
A 0.021372
B 1.229482
D -1.571025
D -0.110083
C 0.547076
B -0.824754
A -1.378705
B -0.234095
C -1.559653
B -0.531421
[10 rows x 1 columns]
>>> idx = np.unique(df.index, return_index=True)[1]
>>> df.iloc[idx]
val
A 0.021372
B 1.229482
C 0.547076
D -1.571025
[4 rows x 1 columns]
“复制”方法适用于数据帧和系列。只需在未标记为具有重复索引的行上选择：
df[~df.index.duplicated()]
简单地说：DF. Groupby（DF. index）. first（）
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