pandas删除重复数据：轻松掌握四种常用方法
2024-01-22 21:46:06
轻松掌握 Pandas 中删除重复数据的四种方法
在数据分析和处理中，您经常会遇到需要删除重复数据的情况。数据重复会给您的分析带来偏差和错误，因此至关重要的是要能够有效地清除它们。作为一款功能强大的数据分析工具，Pandas 提供了多种方法来帮助您轻松实现这一目标。在这篇文章中，我们将详细探讨四种最常用的方法及其具体用法。
1. drop_duplicates() 函数：直接删除重复项
drop_duplicates() 函数是删除重复数据的最直接方法。它允许您根据指定列或多个列来删除重复项，并返回一个不包含重复数据的 DataFrame。您可以使用以下语法：
df.drop_duplicates(subset=None, inplace=False)
- subset ：指定要根据哪些列来删除重复项。可以是一个列名或一个列表。
- inplace ：指定是否直接修改原 DataFrame。默认为 False，表示返回一个不包含重复数据的 DataFrame。如果为 True，则直接修改原 DataFrame。
示例： 要根据 "name" 列删除重复项，可以这样写：
df.drop_duplicates(subset=["name"])
2. unique() 函数：获取唯一值
unique() 函数可以返回一个 DataFrame 或 Series 中唯一值组成的数组。您可以使用以下语法：
df.unique()
示例： 要获取 "name" 列的唯一值，可以这样写：
df["name"].unique()
3. groupby() 函数：分组和聚合
groupby() 函数可以根据指定列或多个列将 DataFrame 分组，并对每个组进行聚合运算。您可以使用以下语法：
df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, dropna=True, observed=False)
- by ：指定要根据哪些列进行分组。可以是一个列名或一个列表。
- axis ：指定要沿哪个轴进行分组。0 表示行，1 表示列。
示例： 要根据 "name" 列将 DataFrame 分组，并计算每组的平均年龄，可以这样写：
df.groupby("name")["age"].mean()
4. resample() 函数：重采样和聚合
resample() 函数可以对 DataFrame 或 Series 进行重采样，并对重采样后的数据进行聚合运算。您可以使用以下语法：
df.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, groupby=None)
- rule ：指定重采样的规则。可以是字符串或 timedelta 对象。
- how ：指定要对重采样后的数据进行什么聚合运算。可以是函数或字符串。
示例： 要对 DataFrame 中的 "date" 列进行重采样，并计算每天的平均温度，可以这样写：
df.resample("D", on="date")["temperature"].mean()
总结
本文介绍了 Pandas 中删除重复数据的四种常用方法。每种方法都有其独特的特点和适用场景。掌握这些方法将使您能够轻松处理重复数据，并确保您的数据分析的准确性和有效性。
常见问题解答
1. 如何仅删除完全重复的行？
使用 drop_duplicates() 函数并指定 inplace=True。这将直接修改原 DataFrame 并删除所有完全重复的行。
2. 如何获取重复行的索引？
使用 duplicated() 函数。它返回一个布尔 Series，其中 True 表示重复行。您可以使用该 Series 来获取重复行的索引。
3. 如何保留重复行中的第一个或最后一个？
使用 drop_duplicates() 函数并指定 keep="first" 或 keep="last"。这将保留重复行中的第一个或最后一个，并删除其他重复项。
4. 如何同时删除重复行和列？
使用 drop_duplicates() 函数并指定 axis=1。这将删除重复的列。
5. 如何根据多个条件删除重复项？
使用 drop_duplicates() 函数并指定 subset 参数为一个列名的列表。例如，要根据 "name" 和 "age" 列删除重复项，可以写成：
df.drop_duplicates(subset=["name", "age"])
