前言

當(dāng)我們使用pandas處理數(shù)據(jù)的時候，經(jīng)常會遇到數(shù)據(jù)重復(fù)的問題，如何找出重復(fù)數(shù)據(jù)進而分析重復(fù)原因，或者如何直接刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)是一個關(guān)鍵的步驟，pandas提供了很方便的方法：duplicated()和drop_duplicates()。

一、duplicated()

duplicated()可以被用在DataFrame的三種情況下，分別是pandas.DataFrame.duplicated、pandas.Series.duplicated和pandas.Index.duplicated。他們的用法都類似，前兩個會返回一個布爾值的Series，最后一個會返回一個布爾值的numpy.ndarray。

DataFrame.duplicated(subset=None, keep=‘first’)

subset：默認(rèn)為None，需要標(biāo)記重復(fù)的標(biāo)簽或標(biāo)簽序列

keep：默認(rèn)為‘first’，如何標(biāo)記重復(fù)標(biāo)簽

• first：將除第一次出現(xiàn)以外的重復(fù)數(shù)據(jù)標(biāo)記為True
• last：將除最后一次出現(xiàn)以外的重復(fù)數(shù)據(jù)標(biāo)記為True
• False：將所有重復(fù)的項都標(biāo)記為True（不管是不是第一次出現(xiàn)）

Series.duplicated(keep=‘first’)

keep：與DataFrame.duplicated的keep相同

Index.duplicated(keep=‘first’)

keep：與DataFrame.duplicated的keep相同

例子：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum', 'Indomie', 'Indomie', 'Indomie'],
    'style': ['cup', 'cup', 'cup', 'pack', 'pack'],
    'rating': [4, 4, 3.5, 15, 5]
})
df

    brand style  rating
0  Yum Yum   cup     4.0
1  Yum Yum   cup     4.0
2  Indomie   cup     3.5
3  Indomie  pack    15.0
4  Indomie  pack     5.0 

df.duplicated()

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

df.duplicated(keep='last')

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

df.duplicated(keep=False)

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

df.duplicated(subset=['brand'])

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

關(guān)于Index的重復(fù)標(biāo)記：

df = df.set_index('brand')
df

        style  rating
brand                
Yum Yum   cup     4.0
Yum Yum   cup     4.0
Indomie   cup     3.5
Indomie  pack    15.0
Indomie  pack     5.0

df.index.duplicated()

array([False,  True, False,  True,  True])

二、drop_duplicates()

與duplicated()類似，drop_duplicates()是直接把重復(fù)值給刪掉。下面只會介紹一些含義不同的參數(shù)。

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

• subset：與duplicated()中相同
• keep：與duplicated()中相同
• inplace：與pandas其他函數(shù)的inplace相同，選擇是修改現(xiàn)有數(shù)據(jù)還是返回新的數(shù)據(jù)

Series.drop_duplicates()相比Series.duplicated()也是多了一個inplace參數(shù)，和上訴介紹一樣，Index.drop_duplicates()與Index.duplicated()參數(shù)相同就不做贅述。下面是例子：

df = pd.DataFrame({
    'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum', 'Indomie', 'Indomie', 'Indomie'],
    'style': ['cup', 'cup', 'cup', 'pack', 'pack'],
    'rating': [4, 4, 3.5, 15, 5]
})
df

     brand style  rating
0  Yum Yum   cup     4.0
1  Yum Yum   cup     4.0
2  Indomie   cup     3.5
3  Indomie  pack    15.0
4  Indomie  pack     5.0

df.drop_duplicates()

     brand style  rating
0  Yum Yum   cup     4.0
2  Indomie   cup     3.5
3  Indomie  pack    15.0
4  Indomie  pack     5.0

df.drop_duplicates(inplace = True)

df

     brand style  rating
0  Yum Yum   cup     4.0
2  Indomie   cup     3.5
3  Indomie  pack    15.0
4  Indomie  pack     5.0

總結(jié)

有剩余無，pandas有很多好用的庫，但是系統(tǒng)學(xué)下來很不現(xiàn)實，都是在實際項目中不斷的發(fā)現(xiàn)、積累、記錄下來。

到此這篇關(guān)于Python pandas找出、刪除重復(fù)數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas找出刪除重復(fù)數(shù)據(jù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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