python删掉重复行之drop_duplicates()用法示例

目录

• 前言
• 一、基本用法
• 二、示例
• 附：python Pandas中drop_duplicates方法失效的原因及其解决方案
• 总结

前言

drop_duplicates()是Pandas中一个非常实用的方法，用于从DataFrame或Series中删除重复的行或值，只保留第一次出现的记录。

一、基本用法

它的基本语法如下：

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)

• subset：可选参数，指定考虑哪些列来判断重复，默认为所有列。你可以传入一列或多列的列名列表（作为字符串列表）来确定重复性。

• keep：可选参数，决定如何处理重复项。

  • 'first'（默认）：保留每个重复组中的第一个出现的行。
  • 'last'：保留每个重复组中的最后一个出现的行。
  • False：删除所有重复的行。

• inplace：可选参数，如果设置为True，则直接在原DataFrame上进行修改，不返回新的DataFrame。

二、示例

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alex', 'Bob', 'Clarke', 'Alex', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 22, 25, 30],
        'City': ['NY', 'LA', 'SF', 'NY', android'LA']}
df = pd.DataFrame(data)

print("Original DataFrame:")
print(df)

如果我们想删除所有重复的行（基于所有列），可以这样做：

df_unique = df.drop_duplicates()
print("\nDataFrame after removing duplicates (all columns):")
print(df_unique)

如果我们只想根据'Name'和'Age'列来判断重复，并保留每个重复组的第一个出现：

df_unique_subset = df.drop_duplicates(subset=['Name', 'Age'])
print("\nDataFrame after removing duplicates (Name and Age columns):")
print(df_unique_subset)

 如果希望删除所有重复，不保留任何重复行：

df_remove_all_duplicates = df.drop_duplicates(keep=False)
print("\nDataFrame after removing all duplicates:")
print(df_remove_all_duplicates)

附：Python Pandas中drop_duplicates方法失效的原因及其解决方案

在Python的Pandas库中，drop_duplicates方法被广泛用于删除数据帧中的重复行。然而，有时我们会遇到一种情况，即drop_duplicates方法似乎没有按预期工作。以下是几种可能导致这种情况的原因以及相应的解决方法。

问题1：索引问题

有时，数据帧的索引可能干扰drop_duplicates方法。如果索引值相同，Pandas可能不会将其视为重复行。要解决这个问题，您可以重置索引，然后尝试再次应用drop_duplicates方法。

解决方法：

重置索引：data = data.reset_index(drop=True)

应用drop_duplicates方法：data = data.drop_duplicates()

问题2：不完全重复

如果数据帧中的行不完全相同，但您希望将其视为重复行，您可能需要调整drop_duplicates方法的参数。默认情况下，该方法仅比较数据帧的前两列。

解决方法：

调整参数：data = data.drop_duplicajstes(subset=[‘column1’, ‘column2’], keep=’first’)

这将比较’column1’和’column2’两列，并保留第一个出现的重复行。

问题3：NaN值

如果数据帧中存在NaN值，它们可能会干扰drop_duplicates方法的比较过程。默认情况下，该方法会忽略NaN值。

解编程客栈决方法：

删除NaN值：data = data.dropna()

应用drop_duplicates方法：data = data.drop_duplicates()

重新插入NaN值：data = data.fillna(value=np.nan)（如果您需要保留原始数据的NaN值）

问题4：时间序列数据

如果数据帧包含时间序列数据，drop_duplicates方法可能不会按预期工作，因为它可能会根据时间戳的微小差异来判断是否为重复行。

解决方法：

转换时间戳格式：data[‘timestamp’] = pd.to_datetime(data[‘timestamp’])

应用drop_duplicates方法：data = data.drop_duplicates()

如果需要，可以重新转换时间戳格式：data[‘timestamp’] = data[‘timestamp’].astype(str)

通过了解可能导致drop_duplicates方法失效的原因，并采取适当的解决方法，您应该能够更有效地处理Pandas数据帧中的重复行。在使用这些解决方案时，请根据您的具体情况进行调整，以确保它们适用于您的数据和需求。

总结

到此这篇关于python删掉重复行之drop_duplicates()用法示例的文章就介绍到这了,更多相关python删掉重复行drop_duplicates()内容请搜索编程客栈(www.devze.com)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程客栈(www.cpandroidpcns.com)！