pandas dataframe重复数据查看.判断.去重

网友投稿 1572 2022-09-12

pandas dataframe重复数据查看.判断.去重

pandas dataframe重复数据查看.判断.去重

本文详解如何使用pandas查看dataframe的重复数据,判断是否重复,以及如何去重

dataframe数据样本:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name':['苹果','梨','草莓','苹果'], 'price':[7,8,9,8], 'cnt':[3,4,5,4]})

name cnt price

0 苹果 3 7

1 梨 4 8

2 草莓 5 9

3 苹果 6 8

>> 查看dataframe的重复数据

a = df.groupby('price').count()>1

price = a[a['cnt'] == True].index

repeat_df = df[df['price'].isin(price)]

>>duplicated()方法判断

1. 判断dataframe数据某列是否重复

flag = df.price.duplicated()

0 False

1 False

2 False

3 True

Name: price, dtype: bool

flag.any()结果为True (any等于对flag or判断)

flag.all()结果为False (all等于对flag and判断)

2. 判断dataframe数据整行是否重复

flag = df.duplicated()

判断方法同1

3. 判断dataframe数据多列数据是否重复(多列组合查)

df.duplicated(subset = ['price','cnt'])

判断方法同1

>> drop_duplicats()方法去重

1. 对dataframe数据数据去重

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

示例:

df.drop_duplicats(subset = ['price','cnt'],keep='last',inplace=True)

drop_duplicats参数说明:

参数subset

subset用来指定特定的列,默认所有列

参数keep

keep可以为first和last,表示是选择最前一项还是最后一项保留,默认first

参数inplace

inplace是直接在原来数据上修改还是保留一个副本,默认为False

版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。

上一篇:《麦肯锡方法》第2章探索分析问题的方法-思维导图
下一篇:浏览器本地数据库 IndexedDB使用方法
相关文章

 发表评论

暂时没有评论,来抢沙发吧~