pandas去重復(fù)行并分類(lèi)匯總的實(shí)現(xiàn)方法
今天主要記錄一下pandas去重復(fù)行以及如何分類(lèi)匯總。以下面的數(shù)據(jù)幀作為一個(gè)例子：
import pandas as pd
data=pd.DataFrame({'產(chǎn)品':['A','A','A','A'],'數(shù)量':[50,50,30,30]})
pandas判斷dataframe是否含有重復(fù)行數(shù)據(jù)用：df.duplicated()
第一次出現(xiàn)的數(shù)據(jù)為False.重復(fù)的數(shù)據(jù)行就被記錄為T(mén)rue。
去掉重復(fù)行數(shù)據(jù)使用data.drop_duplicates().
可以看到索引亂了,我們使用data.reset_index(),里面的參數(shù)drop=True，表明要舍掉原來(lái)的索引，不然的話原來(lái)的索引會(huì)保留下來(lái)。
分類(lèi)匯總主要使用groupby(表明匯總的條件列)以及agg(要匯總的字段/列以及匯總的方式：求和還是最大最小值或者計(jì)數(shù))。完整代碼如下圖
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Jul 20 09:08:10 2018
@author: FanXiaoLei
"""
import pandas as pd
data=pd.DataFrame({'產(chǎn)品':['A','A','A','A'],'數(shù)量':[50,50,30,30]})
if data.duplicated:
dataA=data.drop_duplicates().reset_index(drop=True)
print(dataA)
dataB=dataA.groupby(by='產(chǎn)品').agg({'數(shù)量':sum})
print('數(shù)據(jù)匯總結(jié)果:')
print(dataB)
結(jié)果展示如下圖：
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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