在數據分析和數據處理的過程中，經常會遇到重復數據的問題。Python 提供了多種方法用于檢測和處理重復數據。

#導入pandas庫
import pandas as pd
#創建一個包含重復值的數據
data = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Peter', 'John', 'Mary', 'Mary'], 'age': [25, 36, 25, 29, 29]})
print(data)

以上代碼創建了一個包含重復數據的 dataframe。

name  age
0  John   25
1 Peter   36
2  John   25
3  Mary   29
4  Mary   29

使用drop_duplicates()方法可以去除重復數據，返回一個新的 dataframe。

#去除重復數據
data_unique = data.drop_duplicates()
#輸出結果
print(data_unique)

name  age
0  John   25
1 Peter   36
3  Mary   29

可以看到，經過去重處理后，只剩下了三行數據，去除了包含重復值的行。

除了drop_duplicates()方法，還可以使用duplicated()方法來檢測數據中是否包含重復值。

#使用duplicated()方法檢測數據中是否包含重復值
print(data.duplicated())

0    False
1    False
2     True
3    False
4     True
dtype: bool

以上代碼輸出了一個布爾值序列，表示每一行數據是否是重復行。

在數據分析中，如果需要檢測和處理重復數據，可以使用 Python 中的 pandas 庫提供的drop_duplicates()和duplicated()方法，這些方法可以幫助我們快速、方便地處理數據中的重復值。