Pandas之使用drop_duplicates:去除重复项

前言

本文，我们讲述Pandas如何去除重复项的操作，我们选择一个评价数据集来演示如何删除特定列上的重复项，如何删除重复项并保留最后一次出现，以及drop_duplicates的默认用法

方法

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

返回值

这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据，去除特定列下面的重复行。

返回删除重复行的 DataFrame。

考虑某些列是可选的。

索引（包括时间索引）将被忽略。

参数

返回DataFrame格式的数据。

• subset : column label or sequence of labels, optional
• 用来指定特定的列，默认所有列
• keep : {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’
• 删除重复项并保留第一次出现的项
• inplace : boolean, default False
• 是直接在原来数据上修改还是保留一个副本

实验

构建包含拉面评级的数据集

df = pd.DataFrame({
    'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum', 'Indomie', 'Indomie', 'Indomie'],
    'style': ['cup', 'cup', 'cup', 'pack', 'pack'],
    'rating': [4, 4, 3.5, 15, 5]
})

数据集数据格式

df
brand style rating
0 Yum Yum cup 4.0
1 Yum Yum cup 4.0
2 Indomie cup 3.5
3 Indomie pack 15.0
4 Indomie pack 5.0

默认情况下，它会根据所有列删除重复的行

df.drop_duplicates()

brand style rating
0 Yum Yum cup 4.0
2 Indomie cup 3.5
3 Indomie pack 15.0
4 Indomie pack 5.0

要删除特定列上的重复项，请使用subset

df.drop_duplicates(subset=['brand'])

brand style rating
0 Yum Yum cup 4.0
2 Indomie cup 3.5

要删除重复项并保留最后一次出现，请使用 keep

df.drop_duplicates(subset=['brand', 'style'], keep='last')

brand style rating
1 Yum Yum cup 4.0
2 Indomie cup 3.5
4 Indomie pack 5.0

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。