python的去重以及数据合并的用法说明

data = pd.DataFrame({'id':[1,1,2],'value':[12,14,27]})

#第一个参数传入需要比对的列,在"id"列有相同的id,则进行去重
data.drop_duplicates(['id'],keep='last',inplace=True)

#我想比较"id"、"value"两列的值全部相同时则去重
data.drop_duplicates(['id','value'],keep='last',inplace=True)

#如果想直接比较数据中的全部列都相同时才能去除，则可以按照如下方法.keep默认的是保留第一个
data.drop_duplicates()

df1=pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],
                  'data':range(7)})
df2=pd.DataFrame({'key':['a','b','d'],
                  'data2':range(3)})
df = pd.merge(df1,df2,on='key',how='inner') #不写how也没关系，因为merge默认的就是内连接 

df3=pd.DataFrame({'key1':['b','b','a','c','a','a','b'],
                  'data':range(7)})
df4=pd.DataFrame({'key2':['a','b','d'],
                  'data2':range(3)})
df = pd.merge(df3,df4,left_on='key1',right_on='key2')
# 该结果比上面的on='key'的结果多一列相同的列，但是两个的本质是一样的，都是内连接

df1=pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],
                  'data':range(7)})
df2=pd.DataFrame({'key':['a','b','d'],
                  'data2':range(3)})

df = pd.merge(df1,df2,on='key',how='outer')

df = pd.merge(df1,df2,on='key',how='right')

df = pd.merge(df1,df2,on='key',how='left')

#coding:utf-8

ciku=open(r'all.csv','r')   #打开需要去重文件
xieci=open(r'qc.csv','w')   #打开处理后存放的文件
cikus=ciku.readlines() 
list2 = {}.fromkeys(cikus).keys()     #列表去重方法，将列表数据当作字典的键写入字典，依据字典键不可重复的特性去重
i=1
for line in list2:
    if line[0]!=',':
        # print line[0:-1].decode('utf-8').encode('gbk')
        # print  u"writing"+i
        i+=1
        xieci.writelines(line)
xieci.close()