Python Pandas を使用して複数の列に重複する値を持つ行を削除する
pandas の Drop_duplicates 関数は、DataFrame から重複行を削除するための強力なツールですが、のサブセット全体で重複する行を削除したいcolumns?
例
次の DataFrame を考えてみましょう:
A | B | C |
---|---|---|
foo | 0 | A |
foo | 1 | A |
foo | 1 | B |
bar | 1 | A |
列 A と C に一致する行を削除するとします。この場合、次のようになります。行 0 と 1 を削除します。
keep での Drop_duplicates の使用パラメータ
これを実現するには、keep パラメータを False に設定して Drop_duplicates 関数を使用します。このパラメータは、重複行の処理方法を指定します。デフォルトでは、keep は first に設定されており、最初に出現した重複行が保持されることを意味します。 keep を False に設定すると、重複する行がすべて削除されます。
次のコードは、列 A と C に重複する値を持つ行を削除する方法を示しています。
import pandas as pd df = pd.DataFrame({"A": ["foo", "foo", "foo", "bar"], "B": [0, 1, 1, 1], "C": ["A", "A", "B", "A"]}) # Drop rows with duplicate values in columns 'A' and 'C' df = df.drop_duplicates(subset=['A', 'C'], keep=False) print(df)
出力:
A B C 2 foo 1 B 3 bar 1 A
ご覧のとおり、行 0 と 1 は列 A と C に関して重複しているため、削除されています。
以上がパンダの特定の列にまたがる重複行を削除するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

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