服务器之家

服务器之家 > 正文

Pandas标记删除重复记录的方法

时间:2021-01-29 00:10     来源/作者:每天进步一点点2017

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

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
import numpy as np
import 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=False
df.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)

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
#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服务器之家。

原文链接:https://blog.csdn.net/kancy110/article/details/70142728

相关文章

热门资讯

2020微信伤感网名听哭了 让对方看到心疼的伤感网名大全
2020微信伤感网名听哭了 让对方看到心疼的伤感网名大全 2019-12-26
Intellij idea2020永久破解,亲测可用!!!
Intellij idea2020永久破解,亲测可用!!! 2020-07-29
背刺什么意思 网络词语背刺是什么梗
背刺什么意思 网络词语背刺是什么梗 2020-05-22
苹果12mini价格表官网报价 iPhone12mini全版本价格汇总
苹果12mini价格表官网报价 iPhone12mini全版本价格汇总 2020-11-13
歪歪漫画vip账号共享2020_yy漫画免费账号密码共享
歪歪漫画vip账号共享2020_yy漫画免费账号密码共享 2020-04-07
返回顶部