如何查找和删除Pandas数据框架中的重复列

当我们使用Pandas进行数据分析时，数据集中可能会存在重复列。重复列是指数据框架中存在两列或更多列具有相同的列名和列数据，这可能会对后续的数据分析造成困扰，因此我们需要对数据框架进行检查，以查找和删除重复列。

以下是查找和删除Pandas数据框架中重复列的完整攻略：

1. 查找重复列

可以使用duplicated()函数来查找数据框架中重复的列。该函数将数据帧的每一列视为一个单独的对象，并在它们之间进行比较，以判断是否存在重复列。

代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复列的数据框架
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [1, 2, 3], 'D': [7, 8, 9], 'E': [1, 1, 1]})

# 判断数据框架中是否存在重复列
duplicated_columns = df.columns[df.columns.duplicated()]
print(duplicated_columns)  # 输出：Index(['C', 'E'], dtype='object')

上述示例中，我们创建了一个包含重复列的数据框架，并使用了duplicated()函数来查找重复列。该函数返回的是一个布尔类型的Pandas Series，如果该列是重复的，则为True，否则为False。在这里我们将这些重复的列名保存在一个新变量duplicated_columns中，并将其打印出来。

2. 删除重复列

在查找到重复列以后，我们可以使用drop()函数来删除这些重复的列。

代码示例：

# 删除重复列
df = df.loc[:, ~df.columns.duplicated()]

# 输出删除重复列后的数据框架
print(df)

上述示例中，我们使用drop()函数删除了数据框架中的重复列，并将结果重新赋值给了df。具体来说，我们使用了loc[]函数来提取未重复的列，并在这些列的基础上返回了一个删除了重复列的新数据框架。

综上，查找和删除Pandas数据框架中重复列的完整攻略如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含重复列的数据框架
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [1, 2, 3], 'D': [7, 8, 9], 'E': [1, 1, 1]})

# 查找重复列
duplicated_columns = df.columns[df.columns.duplicated()]
print('重复列：', duplicated_columns)

# 删除重复列
df = df.loc[:, ~df.columns.duplicated()]

# 输出删除重复列后的数据框架
print('删除重复列后的数据框架：\n', df)

输出结果为：

重复列： Index(['C', 'E'], dtype='object')
删除重复列后的数据框架：
    A  B  D
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9