S：解决办法：

holdout_deal= holdout [ columns ] .T.drop_duplicates () .T 对其转置 ，再使用 drop_duplicates ()函数，即可

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import pandas as pd import numpy as np data = pd. DataFrame (np.random.randint(low=1,high=20,size=(3,4))) data['id'] = range(1,4) # 输出：其 中 ，最左边的0 1 2 为其索引 ② 另外一个数据表是3个用户的app操作日志信息，一个人会有多条app操作记录 sample = pd. DataFrame (np.random.randint(low=1,high=9,si df1 = pd. DataFrame ({'name':['张三','李四','王五','张三'],'age':[18,19,20,18]}) df2 = pd. DataFrame ({'name':['张三','李四','王五','张三'],'id... Python 中 如何将多个 dataframe 表连接、合并成一个 dataframe 详解示例--pandas 中 merge、join、con cat 、append的区别、用法梳理 我们在对Pandas 中 的 DataFrame 对象进行，表的连接、合并的时候，好像merge可以join也可以，哪到底他们有什么区别呢？我们使用的时候，该怎么选择哪个函数进行操作呢？本文就对merge、join、con cat 、app... 其 中 subset是根据哪些 列 来查找 重复 项，inplace表明是否原地修改（false即不原地修改，而是返回一个 dataframe ） dataframe 中 去除 重复 行数据使用 drop _ dupli cat es 方法 。在筛选玩浏览了自己博客的作者后，需要进行去重，具体如下。例题：leetcode 1148题。 第二个想法：只 保留 第一次出现的 重复 行 第三个想法： 保留 最后一次出现的 重复 行 这三个想法都可以用pandas 中 自带一个 方法 实现。 DataFrame . drop _ dupli cat es () 具体实现如下： import pandas as pd newdata=pd. DataFrame ([[1,... apply()函数应用于轴级别，applymap应用于元素级别： DataFrame .apply(self, func, axis=0, raw=False, r es ult_type=None, args=(), **kwds) DataFrame .applymap(self, func) What is the easi es t way to remove dupli cat e columns from a dataframe ?I am reading a text file that has dupli cat e columns via:import pandas as pddf=pd.read_table(fname)The column nam es are:Time, Time R... pandas. DataFrame .merge pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffix es =('_x', '_y'), copy=True, indi...