删除 Pandas 数据框中的重复列
处理包含重复列的数据框时,有必要消除这些冗余以获得有效数据分析。本文提供了删除 Pandas 中重复列的全面解决方案,解决了该问题的各个方面。
重复的列名称
要仅根据重复名称删除列,一个简单的解决方案是:
<code class="python">df = df.loc[:,~df.columns.duplicated()].copy()</code>
此行检查重复的列名称,并仅保留唯一的列名称。
重复的列值
如果目标是基于重复值删除列,则需要采用不同的方法而不转置数据框:
<code class="python">df = df.loc[:,~df.apply(lambda x: x.duplicated(),axis=1).all()].copy()</code>
此方法检查每列中的重复值并消除所有值都是重复的列。
重复索引
要删除重复索引,请遵循类似的方法:
<code class="python">df = df.loc[~df.index.duplicated(),:].copy()</code>
附加说明
- 提供的解决方案假设数据帧已加载到名为 df 的变量中。
- ~df.columns.duplicated() 和 ~df.index.duplicated() 返回布尔数组,指示哪些列或索引重复。
- ~df.apply(lambda x: x.duplicated(),axis=1).all() 中的 all() 函数检查列中的所有值是否重复。
- .copy() 方法用于创建经过修改的新数据框,避免修改现有数据框时出现任何问题。
以上是如何删除 Pandas 数据框中的重复列?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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