pandas.Series.drop_duplicates

Series.drop_duplicates(self, keep='first', inplace=False) [source]

Возвращает Series со значениями, удалёнными дубликатами.

Параметры:	keep : {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’ ‘first’ : Удаляет дубликаты, за исключением первого вхождения. ‘last’ : Удаляет дубликаты, за исключением последнего вхождения. False : Удаляет все дубликаты. inplace : bool, default False Если True, выполняет операцию на месте и возвращает None.
Возвращает:	Series Series с удалёнными дубликатами.

См. также

Index.drop_duplicates

Эквивалентный метод для Index.

DataFrame.drop_duplicates

Эквивалентный метод для DataFrame.

Series.duplicated

Связанный метод для Series, указывающий на дубликаты значений Series.

Примеры

Создайте Series с повторяющимися записями.

>>> s = pd.Series(['lama', 'cow', 'lama', 'beetle', 'lama', 'hippo'],
...               name='animal')
>>> s
0      lama
1       cow
2      lama
3    beetle
4      lama
5     hippo
Name: animal, dtype: object

С параметром ‘keep’ можно изменить поведение выбора дублированных значений. Значение ‘first’ сохраняет первое вхождение для каждого набора дублированных записей. Значение по умолчанию для keep — ‘first’.

>>> s.drop_duplicates()
0      lama
1       cow
3    beetle
5     hippo
Name: animal, dtype: object

Значение ‘last’ для параметра ‘keep’ сохраняет последнее вхождение для каждого набора дублированных записей.

>>> s.drop_duplicates(keep='last')
1       cow
3    beetle
4      lama
5     hippo
Name: animal, dtype: object

Значение False для параметра ‘keep’ отбрасывает все наборы дублированных записей. Установка значения ‘inplace’ в True выполняет операцию на месте и возвращает None.

>>> s.drop_duplicates(keep=False, inplace=True)
>>> s
1       cow
3    beetle
5     hippo
Name: animal, dtype: object