Pandas数据去重：drop_duplicates函数详解

时间：2024-10-18 22:26:03

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

参数解释：

  • subset: 列名，默认所有的列
  • keep: 是否保留{‘first’, ‘last’, False}，keep= 'first' 表示去重时每组重复数据保留第一条数据，其余数据丢弃； keep='last' 表示去重时每组重复数据保留最后一条数据，其余数据丢弃；keep=False 表示去重时每组重复数据全部丢弃，不保留
  • inplace: 是否替换{False, True}，inplace=False表示去重之后不覆盖原表格数据，inplace=True表示去重之后原表格数据被覆盖

一、仅去除重复项

下面给出部分代码示例，可自行粘贴运行对比，推荐spyder / jupyter notebook, 方便查看数据结构。

# A列中1重复两次(index=0/2)
In [6]: data  
Out[6]: 
   A  B  C
0  1  1  1
1  2  2  2
2  1  3  3
3  3  4  4

# A列去重，两条重复数据保留第一条(index=0)，第二条数据丢弃(index=2)。
In [7]: data.drop_duplicates(subset='A',keep='first',inplace=False)
Out[7]: 
   A  B  C
0  1  1  1
1  2  2  2
3  3  4  4

# A列去重，两条重复数据保留最后一条(index=2)，第一条数据丢弃(index=0)。
In [7]: data.drop_duplicates(subset='A',keep='first',inplace=False)
Out[7]: 
   A  B  C
1  2  2  2
2  1  3  3
3  3  4  4

二、提取重复项

提取重复项？两次去除重复项即可，思路如下。

#第一步: 去重，将重复数据丢弃
In [10]: data1=data.drop_duplicates(subset='A',keep=False,inplace=False)

#第二步：去重，保留一组重复数据
In [11]: data2=data.drop_duplicates(subset='A',keep='first',inplace=False)

#第三步：将data1与data2合并后去重且丢弃重复数据
#(data1与data2合并后, 此时原表里面非重复数据变成了两份，去重丢弃这些重复数据之后，剩下的数据即为所求)
In [12]:(data2).drop_duplicates(subset='A',keep=False,inplace=False)
Out[12]: 
   A  B  C
0  1  1  1

 

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