2882. 删去重复的行
DataFrame customers
+-------------+--------+
| Column Name | Type |
+-------------+--------+
| customer_id | int |
| name | object |
| email | object |
+-------------+--------+
在 DataFrame 中基于 email 列存在一些重复行。
编写一个解决方案，删除这些重复行，仅保留第一次出现的行。
返回结果格式如下例所示。
示例 1:
输入：
+-------------+---------+---------------------+
| customer_id | name | email |
+-------------+---------+---------------------+
| 1 | Ella | [email protected] |
| 2 | David | [email protected] |
| 3 | Zachary | [email protected] |
| 4 | Alice | [email protected] |
| 5 | Finn | [email protected] |
| 6 | Violet | [email protected] |
+-------------+---------+---------------------+
输出：
+-------------+---------+---------------------+
| customer_id | name | email |
+-------------+---------+---------------------+
| 1 | Ella | [email protected] |
| 2 | David | [email protected] |
| 3 | Zachary | [email protected] |
| 4 | Alice | [email protected] |
| 6 | Violet | [email protected] |
+-------------+---------+---------------------+
解释：
Alice (customer_id = 4) 和 Finn (customer_id = 5) 都使用 [email protected]，因此只保留该邮箱地址的第一次出现。
import pandas as pd
def dropDuplicateEmails(customers: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
customers.drop_duplicates(subset=['email'], keep='first', inplace=True)
return customers
# drop_duplicates 函数： drop_duplicates 函数是 pandas 库中 DataFrame 对象的方法。
# 它的目的是删除重复的行，您可以指定被视为重复的行所基于的条件。
# drop_duplicates 函数参数定义：
# subset：此参数标识重复行时要考虑的列标签或标签序列。如果未提供，它将处理 DataFrame 中的所有列。
# keep：此参数确定要保留的重复行。
# 'first'： (默认) 删除除第一个匹配项以外的重复项。
# 'last'： 删除除最后一个匹配项之外的重复项。
# False： 删除所有重复项。
# inplace： 如果设置为 True，则直接对对象进行更改，而不返回新的对象。如果设置为 False(默认)，则返回丢弃重复的新对象。
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