Pandas标记删除重复记录的方法
技术  /  管理员 发布于 7年前   151
Pandas提供了duplicated、Index.duplicated、drop_duplicates函数来标记及删除重复记录
duplicated函数用于标记Series中的值、DataFrame中的记录行是否是重复,重复为True,不重复为False
pandas.DataFrame.duplicated(self, subset=None, keep='first')
pandas.Series.duplicated(self, keep='first')
其中参数解释如下:
subset:用于识别重复的列标签或列标签序列,默认所有列标签
keep=‘frist':除了第一次出现外,其余相同的被标记为重复
keep='last':除了最后一次出现外,其余相同的被标记为重复
keep=False:所有相同的都被标记为重复
import numpy as npimport pandas as pd #标记DataFrame重复例子df = pd.DataFrame({'col1': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'three', 'four'], 'col2': [1, 2, 1, 2, 1, 1, 1], 'col3':['AA','BB','CC','DD','EE','FF','GG']},index=['a', 'a', 'b', 'c', 'b', 'a','c'])#duplicated(self, subset=None, keep='first')#根据列名标记#keep='first'df.duplicated()#默认所有列,无重复记录df.duplicated('col1')#第二、四、五行被标记为重复df.duplicated(['col1','col2'])#第五行被标记为重复#keep='last'df.duplicated('col1','last')#第一、三、四行被标记重复df.duplicated(['col1','col2'],keep='last')#第三行被标记为重复#keep=Falsedf.duplicated('col1',False)#Series([True,True,True,True,True,False,False],index=['a','a','b','c','b','a','c'])df.duplicated(['col1','col2'],keep=False)#在col1和col2列上出现相同的,都被标记为重复type(df.duplicated(['col1','col2'],keep=False))#pandas.core.series.Series#根据索引标记df.index.duplicated()#默认keep='first',第二、五、七行被标记为重复df.index.duplicated(keep='last')#第一、二、三、四被标记为重复df[df.index.duplicated()]#获取重复记录行df[~df.index.duplicated('last')]#获取不重复记录行#标记Series重复例子#duplicated(self, keep='first')s = pd.Series(['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'three', 'four'] ,index= ['a', 'a', 'b', 'c', 'b', 'a','c'],name='sname')s.duplicated()s.duplicated('last')s.duplicated(False)#根据索引标记s.index.duplicated()s.index.duplicated('last')s.index.duplicated(False)
drop_duplicates函数用于删除Series、DataFrame中重复记录,并返回删除重复后的结果
pandas.DataFrame.drop_duplicates(self, subset=None, keep='first', inplace=False)
pandas.Series.drop_duplicates(self, keep='first', inplace=False)
#删除DataFrame重复记录例子 #drop_duplicates(self, subset=None, keep='first', inplace=False) df.drop_duplicates() df.drop_duplicates('col1')#删除了df.duplicated('col1')标记的重复记录 df.drop_duplicates('col1','last')#删除了df.duplicated('col1','last')标记的重复记录 df1.drop_duplicates(['col1','col2'])#删除了df.duplicated(['col1','col2'])标记的重复记录 df.drop_duplicates('col1',keep='last',inplace=True)#inplace=True表示在原DataFrame上执行删除操作 df.drop_duplicates('col1',keep='last',inplace=False)#inplace=False返回一个副本 #删除Series重复记录例子 #drop_duplicates(self, keep='first', inplace=False) s.drop_duplicates()
以上这篇Pandas标记删除重复记录的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
122 在
学历:一种延缓就业设计,生活需求下的权衡之选中评论 工作几年后,报名考研了,到现在还没认真学习备考,迷茫中。作为一名北漂互联网打工人..123 在
Clash for Windows作者删库跑路了,github已404中评论 按理说只要你在国内,所有的流量进出都在监控范围内,不管你怎么隐藏也没用,想搞你分..原梓番博客 在
在Laravel框架中使用模型Model分表最简单的方法中评论 好久好久都没看友情链接申请了,今天刚看,已经添加。..博主 在
佛跳墙vpn软件不会用?上不了网?佛跳墙vpn常见问题以及解决办法中评论 @1111老铁这个不行了,可以看看近期评论的其他文章..1111 在
佛跳墙vpn软件不会用?上不了网?佛跳墙vpn常见问题以及解决办法中评论 网站不能打开,博主百忙中能否发个APP下载链接,佛跳墙或极光..
Copyright·© 2019 侯体宗版权所有·
粤ICP备20027696号