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首页后端开发Python教程如何根据特定列删除 Pandas 中的重复行?

How to Remove Duplicate Rows in Pandas Based on Specific Columns?

在 Python Pandas 中删除基于多列的重复行

Pandas 中的 drop_duplicates 函数提供了一种从 DataFrame 中删除重复行的有效方法。但是,如果您只想删除与一组特定列匹配的行,该怎么办?

问题:

考虑一个包含“A”、“”列的 DataFrame B”和“C”。您想要删除“A”列和“C”列中的值相同的行。换句话说,您需要识别并删除此示例 DataFrame 中的第 0 行和第 1 行:

A B C
0 foo 0 A
1 foo 1 A
2 foo 1 B
3 bar 1 A

解决方案:

您现在可以使用以下方法轻松实现此目的drop_duplicates函数和subset参数:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"A": ["foo", "foo", "foo", "bar"], "B": [0, 1, 1, 1], "C": ["A", "A", "B", "A"]})
df.drop_duplicates(subset=['A', 'C'], keep=False)

keep=参数指定是否删除重复行,包括第一次出现,或排除它们。将其设置为 False 将删除所有重复项。

结果是删除了第 0 行和第 1 行的 DataFrame,仅留下基于列“A”和“C”的唯一行:

A B C
0 foo 1 B
1 bar 1 A

以上是如何根据特定列删除 Pandas 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!

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