pandas drop_duplicates 函数是一个强大的工具,用于从 DataFrame 中删除重复行,但是如果您只想要删除子集中重复的行列?
考虑以下 DataFrame:
A | B | C |
---|---|---|
foo | 0 | A |
foo | 1 | A |
foo | 1 | B |
bar | 1 | A |
假设您想要删除与 A 列和 C 列匹配的行。在这种情况下,您需要删除第 0 行和第 1 行。
要实现此目的,您可以使用 drop_duplicates 函数,并将 keep 参数设置为 False。该参数指定如何处理重复行。默认情况下,keep 设置为first,这意味着将保留第一次出现的重复行。将 keep 设置为 False 将删除所有重复的行。
以下代码演示如何删除 A 列和 C 列中具有重复值的行:
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)
输出:
A B C 2 foo 1 B 3 bar 1 A
如您所见,第 0 行和第 1 行已被删除,因为它们与 A 列和 C 列重复。
以上是如何删除 Pandas 中特定列中的重复行?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!