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pandas的drop_duplicates無法去重問題解決

 更新時間：2024年03月28日 11:25:26   作者：羸弱的窮酸書生  
在我們利用Pandas進行數(shù)據(jù)清洗的時候,往往會用到drop_duplicates()進行去重,本文主要介紹了pandas的drop_duplicates無法去重問題解決,具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下

之前沒研究過pandas的去重方法，今天用了一下，發(fā)現(xiàn)這個方法并不是那么好用，我的需求是去除所有列的重復值，并保留第一個重復的值，按我的想法應該是下面這樣寫

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({
    'a':[1,1,float('nan'),1,4,5],
    'b':[3,3,4,4,5,6],
    'c':[4,4,5,5,6,7],
})
df1 = df1.drop_duplicates(keep='first')
df1

但是結果卻不盡如人意，

    a    b    c
0    1.0    3    4
2    NaN    4    5
3    1.0    4    5
4    4.0    5    6
5    5.0    6    7

如圖所示，并沒有刪除重復值，所以我只能一個一個列的刪，刪完在重新拼接在一起，

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({
    'a':[1,1,float('nan'),1,4,5],
    'b':[3,3,4,4,5,6],
    'c':[4,4,5,5,6,7],
})

cols = df1.columns.to_list()
series_list = []
for col in cols:
    tmp_s = df1[col].drop_duplicates(keep='first')
    tmp_s = tmp_s.dropna()
    tmp_s = tmp_s.reset_index(drop=True)
    print(tmp_s)
    series_list.append(tmp_s)

new_df = pd.concat(series_list,axis=1)
new_df

結果

     a    b    c
0    1.0    3    4
1    4.0    4    5
2    5.0    5    6
3    NaN    6    7

當然這樣數(shù)據(jù)的索引是無法跟之前的對應起來了，所以我猜pandas是想保留之前的數(shù)據(jù)的對應關系的，一旦有操作要破壞這種對應，它就不會執(zhí)行

drop_duplicates()官方的函數(shù)說明

解釋一下各個參數(shù)：

  • subset：表示要去重的列名，默認為 None。

  • keep：有三個可選參數(shù)，分別是 first、last、False，默認為 first，表示只保留第一次出現(xiàn)的重復項，刪除其余重復項，last 表示只保留最后一次出現(xiàn)的重復項，F(xiàn)alse 則表示刪除所有重復項。

  • inplace：布爾值參數(shù)，默認為 False 表示刪除重復項后返回一個副本，若為 Ture 則表示直接在原數(shù)據(jù)上刪除重復項，改變了原來的數(shù)據(jù)框。

  • ignore_index：布爾值參數(shù)，默認為False，表示保留原來的行索引，若為True，則表示重新設置行索引。

到此這篇關于pandas的drop_duplicates無法去重問題解決的文章就介紹到這了,更多相關pandas的drop_duplicates無法去重內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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