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  • Pandas标记删除重复记录

    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 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)

    #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()
    
    

    文章来源:https://blog.csdn.net/kancy110/article/details/70142728

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