drop_duplicates
详解pandas.drop_duplicates()/pd.drop_duplicates函数（删除重复值）函数使用方法(图文详解1)
Pandas 中的 drop_duplicates() 函数是一个非常有用的数据清洗工具,它可以帮助我们轻松地删除 DataFrame 或 Series 中的重复值。下面我们来详细介绍它的使用方法、底层原理、开发流程等。
用法和作用:
drop_duplicates() 函数的语法如下:
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)
其中:
subset: 指定需要检查重复值的列,默认为全部列。keep: 决定保留重复项中的哪一个,可选值有'first','last',False。inplace: 如果设为True,则直接修改原有的 DataFrame,否则返回一个新的 DataFrame。ignore_index: 如果设为True,则重新生成行索引,否则保留原有的行索引。
drop_duplicates() 函数的作用是从 DataFrame 或 Series 中删除重复的行。这在数据清洗中非常有用,可以帮助我们快速移除重复数据,提高后续分析的准确性。
底层原理:
drop_duplicates() 函数的底层实现依赖于 Pandas 内部的数据结构和重复值处理机制。Pandas 会首先根据用户指定的 subset 列,将 DataFrame 转换为一个仅包含这些列的新 DataFrame。然后,Pandas 会对这个新 DataFrame 进行哈希计算,并利用哈希表来快速地检测重复行。最后,根据 keep 参数的设置,决定保留哪些行。这个过程由 Pandas 的 C 语言扩展模块高效地实现,具有良好的性能。
开发流程:
- 确定需求: 首先明确需要删除哪些重复值,是保留第一个重复项、最后一个重复项,还是全部删除。
- 选择合适的参数: 根据需求,选择
subset,keep,inplace,ignore_index等参数。 - 编写代码: 使用
drop_duplicates()函数对 DataFrame 或 Series 进行重复值删除操作。 - 测试验证: 对删除后的数据进行测试,确保结果符合预期。
- 优化代码: 根据实际需求,进一步优化代码的性能和可读性。例如,如果只需删除部分列的重复值,可以使用
subset参数。
示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 1, 4, 5],
'B': [10, 20, 30, 10, 40, 50]
})
print(df)
# A B
# 0 1 10
# 1 2 20
# 2 3 30
# 3 1 10
# 4 4 40
# 5 5 50
# 删除全部重复行
df_deduped = df.drop_duplicates()
print(df_deduped)
# A B
# 0 1 10
# 1 2 20
# 2 3 30
# 4 4 40
# 5 5 50
# 保留最后一个重复项
df_deduped2 = df.drop_duplicates(subset='A', keep='last')
print(df_deduped2)
# A B
# 1 2 20
# 2 3 30
# 3 1 10
# 4 4 40
# 5 5 50
# 删除全部重复行,并重置索引
df_deduped3 = df.drop_duplicates(ignore_index=True)
print(df_deduped3)
# A B
# 0 1 10
# 1 2 20
# 2 3 30
# 3 4 40
# 4 5 50
在上面的示例中,我们首先创建了一个包含重复值的 DataFrame,然后使用 drop_duplicates() 函数分别删除了全部重复行、保留最后一个重复项、删除全部重复行并重置索引。
总之,drop_duplicates() 函数是 Pandas 中非常实用的数据清洗工具,它可以帮助我们快速地删除 DataFrame 或 Series 中的重复值,为后续的数据分析和建模做好准备。开发时可以根据具体需求灵活使用该函数,并结合 Pandas 的其他功能进行优化。
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