在数据分析过程中，数据重复是一个常见但容易被忽视的问题。简而言之数据重复可以分为两类：
- 完全重复数据：所有字段或特征都相同。
- 部分重复数据：只有部分字段或特征相同。
数据重复可能导致统计偏差，增加存储成本，甚至影响数据分析的结果。因此本文将详细介绍如何使用Python中的Pandas库来检测和处理数据重复。
文章目录
- 识别重复数据
- 删除重复数据
- 使用数据重复
- 统计重复数据数量
- 数据重复的合理应用场景
- 实践案例：三国志角色数据的重复值处理
- 总结
识别重复数据
Pandas提供了duplicated()和drop_duplicates()这两个实用的方法来检测和删除重复数据。
完全重复的数据，假设有一个名为“三国志英雄”的表格，其中有一些完全重复的数据。
| 武将 | 势力 | 武力 |
|---|---|---|
| 刘备 | 蜀汉 | 85 |
| 关羽 | 蜀汉 | 95 |
| 关羽 |
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