“去重”通过字面意思不难理解，就是删除重复的数据。在一个数据集中，找出重复的数据删并将其删除，最终只保存一个唯一存在的数据项，这就是数据去重的整个过程。删除重复数据是数据分析中经常会遇到的一个问题。通过数据去重，不仅可以节省内存空间，提高写入性能，还可以提升数据集的精确度，使得数据集不受重复数据的影响。

Panda DataFrame 对象提供了一个数据去重的函数 drop_duplicates()，本节对该函数的用法做详细介绍。

函数格式

drop_duplicates()函数的语法格式如下：

df.drop_duplicates(subset=['A','B','C'],keep='first',inplace=True)

参数说明如下：

• subset：表示要进去重的列名，默认为 None。
• keep：有三个可选参数，分别是 first、last、False，默认为 first，表示只保留第一次出现的重复项，删除其余重复项，last 表示只保留最后一次出现的重复项，False 则表示删除所有重复项。
• inplace：布尔值参数，默认为 False 表示删除重复项后返回一个副本，若为 Ture 则表示直接在原数据上删除重复项。

实际应用

首先创建一个包含有重复值的 DataFrame 对象，如下所示：

import pandas as pd

data={
   
    'A':[1,0,1,1],
    'B':[0,2,5,0],
    'C':[4,0,4,4],
    'D':[1,0,1,1]
}
df=pd.DataFrame(data=data)
print(df)

输出结果：

  A B C D
0 1 0 4 1
1 0 2 0 0
2 1 5 4 1
3 1 0 4 1

1) 默认保留第一次出现的重复项

import pandas as pd
data={
  
    'A':[1,0,1,1],
    'B':[0,2,5,0],
    'C':[4,0,4,4],
    'D':[1,0,1,1]
}
df=pd.DataFrame(data=data)
#默认保留第一次出现的重复项
df.drop_duplicates()

输出结果：

  A B C D
0 1 0 4 1
1 0 2 0 0
2 1 5 4 1

2) keep=False删除所有重复项

import pandas as pd
data={
 
    'A':[1,0,1,1],
    'B':[0,2,5,0],
    'C':[4,0,4,4],
    'D':[1,0,1,1]
}
df=pd.DataFrame(data=data)
#默认保留第一次出现的重复项
df.drop_duplicates(keep=False)

输出结果：

  A B C D
1 0 2 0 0
2 1 5 4 1

3) 根据指定列标签去重

import pandas as pd

data={
   
    'A':[1,3,3,3],
    'B':[0,1,2,0],
    'C':[4,5,4,4],
    'D':[3,3,3,3]
}
df=pd.DataFrame(data=data)
#去除所有重复项，对于B列来说两个0是重复项
df.drop_duplicates(subset=['B'],keep=False)
#简写，省去subset参数
#df.drop_duplicates(['B'],keep=False)
print(df)

输出结果：

  A B C D
1 3 1 5 3
2 3 2 4 3

从上述示例可以看出，删除重复项后，行标签使用的数字是原来的，并没有从 0 重新开始，那么我们应该怎么从 0 重置索引呢？Pandas 提供的 reset_index() 函数会直接使用重置后的索引。如下所示：

import pandas as pd

data={
   
    'A':[1,3,3,3],
    'B':[0,1,2,0],
    'C':[4,5,4,4],
    'D':[3,3,3,3]
}
df=pd.DataFrame(data=data)
#去除所有重复项，对于B来说两个0是重复项
df=df.drop_duplicates(subset=['B'],keep=False)
#重置索引，从0重新开始
df.reset_index(drop=True)

输出结果：

  A B C D
0 3 1 5 3
1 3 2 4 3

4) 指定多列同时去重

创建一个 DataFrame 对象，如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Country ID':[1,1,2,12,34,23,45,34,23,12,2,3,4,1],
                    'Age':[12,12,15,18, 19, 25, 21, 25, 25, 18, 25,12,32,18],
                   'Group ID':['a','z','c','a','b','s','d','a','b','s','a','d','a','f']})
#last只保留最后一个重复项

df.drop_duplicates(['Age','Group ID'],keep='last')

输出结果：

  Country ID Age Group ID
0   1         12      a
1   1         12      z
2   2         15      c
3   3         18      a
4   4         19      b
5   3         25      s
6   4         21      d
8   2         25      b
9   1         18      s
10  2         25      a
11  3         12      d
12  4         32      a
13  1         18      f

上述数据集中，第 7 行、第 10 行对应的列标签数据相同，我们使用参数值“last”保留最后一个重复项，也就是第 10 行数据。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/5010.html