#去除某幾列重複的行資料。'a','b'相同，則刪除重複行，保留第乙個。keep引數可以為first、last和false(不保留)df.drop_duplicates(subset=
['a'
,'b'
],keep=
'first'
,inplace=
true
)#去除完全重複的行資料。保留第乙個
df.drop_duplicates(keep=
'first'
,inplace=
true
)
df.rename(columns=,inplace=
true
)
#方法一：
from sklearn.utils import shuffle
df = shuffle(df)
#方法二：
#引數frac是要返回的比例。frac=0.3,表示抽樣30%的樣本；
#reset_index(drop=true)。表示打混後資料集的index（索引）還是按照正常的排序
按列拼接
按行拼接
（1）引數how：
inner：拿出的是兩邊都有的值。返回的結果是左右列的交集
outer：將 left、right的資料結合， 所有的行和列都拿出來，哪邊缺失，就補充nan。返回的結果是左右列的並集
left：按照left的dataframe為基準，右邊值為空的話就預設nan。返回的結果只包含左列
right：按照right的dataframe為基準，左邊值為空的話就預設nan。返回的結果只包含右列
（2）引數on：
key：代表在那幾列上進行merge
data=pd.merge(data1,data2,how=
'inner'
,on=
'left'
)
（3）重新命名：data3 = pd.dataframe(
（4）merge的三種操作：
（5）merge幾點說明
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