如何根據 Pandas 中不同的列值檢索行？

根據不同的列值檢索行

在資料操作場景中，根​​據特定列中的唯一值提取行變得至關重要。本文將示範如何使用 Pandas（一個流行的用於資料操作和分析的 Python 庫）來實現此目的。

問題陳述

考慮一個具有兩個欄位的資料框，COL1 和COL2。任務是檢索 COL2 中的值唯一的行。例如，給定以下資料框：

COL1	COL2
a.com	22
b.com	45
c.com	34
e.com	45
f.com	56
g.com	22
h.com	45

所需的輸出是根據COL2 中的唯一值取得行：

COL1	COL2
a.com	22
b.com	45
c.com	34
f.com	56

解：使用Pandas' drop_duplicates () 方法

Pandas 函式庫提供了一個名為drop_duplicates() 的便利方法來完成此任務。透過在參數中指定列名，您可以檢查重複項，並根據您的要求刪除或保留特定行。

例如，要根據COL2 值刪除所有重複行，請使用以下程式碼：

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'COL1': ['a.com', 'b.com', 'c.com', 'e.com', 'f.com', 'g.com', 'h.com'],
                   'COL2': [22, 45, 34, 45, 56, 22, 45]})

df = df.drop_duplicates('COL2')

# Displaying the result
print(df)</code>

這將輸出COL2 中具有唯一值的資料幀：

COL1	COL2
a.com	22
b.com	45
c.com	34
f.com	56

此外，您可以指定keep 參數來控制要保留哪些重複行。預設情況下，它保留第一個出現的位置（“first”），但您也可以保留最後一個出現的位置（“last”）或刪除所有重複項（“False”）。

<code class="python"># Keep first occurrence
df = df.drop_duplicates('COL2', keep='first')

# Keep last occurrence
df = df.drop_duplicates('COL2', keep='last')

# Remove all duplicates
df = df.drop_duplicates('COL2', keep=False)</code>

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