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pandas去除重复列的实现方法

  • Post category:Python

下面是关于”pandas去除重复列的实现方法”的详细攻略：

1. 使用T属性
pandas的T属性可以将数据帧进行转置. 当我们需要查看数据帧是否有重复的列，可以将数据帧进行转置，然后使用duplicated()和sum()方法分别查看有多少列和确定是否有重复列。示例如下：

import pandas as pd

# 构造包含重复列的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [1, 4, 7], 'D': [2, 5, 8], 'E': [3, 6, 9], 'F': [5, 2, 7]})

# 判断数据帧是否存在重复列
df.T.duplicated().sum()

2. 使用groupby()方法
pandas的groupby()方法可以按照列名进行分组，当存在分组后的组数小于原数据的列数时，说明存在重复列。示例如下：

import pandas as pd

# 构造包含重复列的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [1, 4, 7], 'D': [2, 5, 8], 'E': [3, 6, 9], 'F': [5, 2, 7]})

# 判断数据帧是否存在重复列
df_g = df.groupby(df.columns.tolist(), axis=1).apply(lambda x: x.count()).max(axis=1)
if max(df_g) == 1:
    print('数据帧不存在重复列')
else:
    print('数据帧存在重复列')

3. 去除重复列
pandas的drop_duplicates()方法可以删除数据帧中的重复列，我们可以根据前面介绍的方法找到重复列之后，使用drop_duplicates()方法实现真正的去除。示例如下：

import pandas as pd

# 构造包含重复列的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [1, 4, 7], 'D': [2, 5, 8], 'E': [3, 6, 9], 'F': [5, 2, 7]})

# 去除重复列
df = df.T.drop_duplicates().T
print(df)

以上就是关于”pandas去除重复列的实现方法”的完整攻略。

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