聊聊python中令人迷惑的duplicated和drop_duplicates()用法_Python

聊聊python中令人迷惑的duplicated和drop_duplicates()用法

2021-11-09 10:35石小秀1995 Python

这篇文章主要介绍了聊聊python中令人迷惑的duplicated和drop_duplicates()用法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教

前言

在算face_track_id map有感：

开始验证

data={"state":[1,1,2,2,1,2,2,2],"pop":["a","b","c","d","b","c","d","d"]}
frame=pd.DataFrame(data)  
frame

聊聊python中令人迷惑的duplicated和drop_duplicates()用法

frame.shape
$ (8,2)

# 说明duplicated()是对整行进行查重，return 重复了的数据，且只现实n-1条重复的数据（n是重复的次数）
frame[frame.duplicated() == True]

一开始还很疑惑，明明（1，b）只出现了1次，哪里duplicate了。其实，人家return的结果是去掉已经出现过一次的行数据了。所以看起来有点confuse，感觉（1，b）并没有重复，但其实人家的函数很简洁呢，返回了重复值而且不冗余。

聊聊python中令人迷惑的duplicated和drop_duplicates()用法

# 说明drop_duplicates()函数是将所有重复的数据都去掉了，且默认保留重复数据的第一条。
# 比如（2，d）出现了3次，在duplicated（）中显示了2次，在drop_dupicates（）后保留了一个
frame.drop_duplicates().shape
$ (4,2)

# 留下了完全唯一的数据行
frame.drop_duplicates()

聊聊python中令人迷惑的duplicated和drop_duplicates()用法

补充：python的pandas重复值处理（duplicated()和drop_duplicates())

一、生成重复记录数据

import numpy as np
import pandas as pd
 
#生成重复数据
df=pd.DataFrame(np.ones([5,2]),columns=["col1","col2"])
df["col3"]=["a","b","a","c","d"]
df["col4"]=[3,2,3,2,2]
df=df.reindex(columns=["col3","col4","col1","col2"])  #将新增的一列排在第一列
df

输出：

聊聊python中令人迷惑的duplicated和drop_duplicates()用法

二、判断重复记录（行）

#判断重复数据
isDplicated=df.duplicated()   #判断重复数据记录
isDplicated

输出：

聊聊python中令人迷惑的duplicated和drop_duplicates()用法

三、删除重复值

#删除重复值
new_df1=df.drop_duplicates() #删除数据记录中所有列值相同的记录
new_df2=df.drop_duplicates(["col3"]) #删除数据记录中col3列值相同的记录
new_df3=df.drop_duplicates(["col4"]) #删除数据记录中col4列值相同的记录
new_df4=df.drop_duplicates(["col3","col4"]) #删除数据记录中(col3和col4)列值相同的记录
new_df1
new_df2
new_df3
new_df4

输出：

聊聊python中令人迷惑的duplicated和drop_duplicates()用法