如何利用Python pandas找到数据并删除

89542767 发布于2022-10-08 14:56 / 673人阅读

　　小编写这篇文章的主要目的，主要是想给大家做出一个深入解答，解答一下关于Python pandas技术，主要是如何找到数据，然后对其进行删除，下面小编就给大家进行详细解答下。

　　前言

　　当我们在使用Python pandas处理各种数据的时候，经常性的会遇到一些问题，比如会遇到一些数据重复的问题，这个时候，我们需要做的就是找出产生问题的原因是什么。那么，pandas将会给我们提供两种比较高效的方法：duplicated()和drop_duplicates()。

　　一、duplicated()

　　duplicated()可以被用在DataFrame的三种情况下，分别是pandas.DataFrame.duplicated、pandas.Series.duplicated和pandas.Index.duplicated。他们的用法都类似，前两个会返回一个布尔值的Series，最后一个会返回一个布尔值的numpy.ndarray。

　　DataFrame.duplicated(subset=None,keep=‘first’)

　　subset：默认为None，需要标记重复的标签或标签序列

　　keep：默认为‘first’，如何标记重复标签

　　first：将除第一次出现以外的重复数据标记为True

　　last：将除最后一次出现以外的重复数据标记为True

　　False：将所有重复的项都标记为True（不管是不是第一次出现）

　　Series.duplicated(keep=‘first’)

　　keep：与DataFrame.duplicated的keep相同

　　Index.duplicated(keep=‘first’)

　　keep：与DataFrame.duplicated的keep相同

　　例子：

　　import pandas as pd
　　df=pd.DataFrame({
　　'brand':['Yum Yum','Yum Yum','Indomie','Indomie','Indomie'],
　　'style':['cup','cup','cup','pack','pack'],
　　'rating':[4,4,3.5,15,5]
　　})
　　df

　　brand style rating

　　0 Yum Yum cup 4.0

　　1 Yum Yum cup 4.0

　　2 Indomie cup 3.5

　　3 Indomie pack 15.0

　　4 Indomie pack 5.0

　　df.duplicated()

　　0 False

　　1 True

　　2 False

　　3 False

　　4 False

　　dtype:bool

   df.duplicated(keep='last')

　　0 True

　　1 False

　　2 False

　　3 False

　　4 False

　　dtype:bool

　df.duplicated(keep=False)

　　0 True

　　1 True

　　2 False

　　3 False

　　4 False

　　dtype:bool

　　df.duplicated(subset=['brand'])

　　0 False

　　1 True

　　2 False

　　3 True

　　4 True

　　dtype:bool

　　关于Index的重复标记：

　　df=df.set_index('brand')

　　style rating

　　brand

　　Yum Yum cup 4.0

　　Indomie cup 3.5

　　Indomie pack 15.0

　　Indomie pack 5.0

　　df.index.duplicated()

　　array([False,True,False,True,True])

　　二、drop_duplicates()

　　与duplicated()类似，drop_duplicates()是直接把重复值给删掉。下面只会介绍一些含义不同的参数。

　　DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep=‘first’,inplace=False)

　　subset：与duplicated()中相同

　　keep：与duplicated()中相同

　　inplace：与pandas其他函数的inplace相同，选择是修改现有数据还是返回新的数据

　　Series.drop_duplicates()相比Series.duplicated()也是多了一个inplace参数，和上诉介绍一样，Index.drop_duplicates()与Index.duplicated()参数相同就不做赘述。下面是例子：

　　df=pd.DataFrame({
　　'brand':['Yum Yum','Yum Yum','Indomie','Indomie','Indomie'],
　　'style':['cup','cup','cup','pack','pack'],
　　'rating':[4,4,3.5,15,5]
　　})
　　df

　　brand style rating

　　0 Yum Yum cup 4.0

　　1 Yum Yum cup 4.0

　　2 Indomie cup 3.5

　　3 Indomie pack 15.0

　　4 Indomie pack 5.0

　　df.drop_duplicates()

　　brand style rating

　　0 Yum Yum cup 4.0

　　2 Indomie cup 3.5

　　3 Indomie pack 15.0

　　4 Indomie pack 5.0

　　df.drop_duplicates(inplace=True)

　　brand style rating

　　0 Yum Yum cup 4.0

　　2 Indomie cup 3.5

　　3 Indomie pack 15.0

　　4 Indomie pack 5.0

　　到此为止，小编写的关于pandas内容就为大家介绍到这里了，希望可以为各位读者带来帮助。

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