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pandas中的数据去重处理的实现方法

  • Post category:Python

以下是关于pandas中数据去重处理的详细攻略。

1. pandas中的drop_duplicates函数

pandas中的drop_duplicates函数可以用于数据去重处理。这个函数并不改变原来的DataFrame对象，而是返回一个去重后的新的DataFrame对象。

1.1 drop_duplicates的参数

drop_duplicates函数有以下两个重要的参数：

  • subset：指定需要去重的列名，可以是单个列名或者是多个列名的列表；
  • keep：表示需要保留的数据行，默认是保留第一个出现的数据行，可以设置为last以保留最后一行。如果设置为False，则会删除所有和前面出现的数据行重复的行。

1.2 示例说明

以下是一个使用drop_duplicates函数进行数据去重的示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 1, 2, 3, 3],
    'B': [4, 4, 5, 5, 6],
    'C': [7, 7, 8, 9, 9]
})

# 对所有列进行去重
df_dedup = df.drop_duplicates()

print(df_dedup)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  7
2  2  5  8
3  3  5  9
4  3  6  9

可以看出，原来的DataFrame中有两行数据是重复的，去重后剩下了4行数据。

2. pandas中的duplicated函数

除了drop_duplicates函数之外，pandas中还提供了duplicated函数用于进行数据的重复判断。duplicated函数可以返回一个布尔型Series对象，用于表示每一行数据是否是和前面出现的数据行重复的。

2.1 duplicated的参数

duplicated函数也有一个重要的参数：

  • subset：指定需要进行重复判断的列名，可以是单个列名或者是多个列名的列表。

2.2 示例说明

以下是一个使用duplicated函数进行数据重复判断的示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 1, 2, 3, 3],
    'B': [4, 4, 5, 5, 6],
    'C': [7, 7, 8, 9, 9]
})

# 对所有列进行重复判断
df_duplicated = df.duplicated()

print(df_duplicated)

输出结果为：

0    False
1     True
2    False
3    False
4     True
dtype: bool

可以看出，在原先的DataFrame中，第2行数据和第5行数据是重复的。

以上就是关于pandas中的数据去重处理的攻略，希望对你有所帮助。

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