本文介绍: 在数据分析过程中，处理重复的记录是一个常见的任务。Pandas 提供了方便的方法来删除重复行，保证数据的准确性和可靠性。在这个示例中，我们有一个包含产品和价格的 DataFrame。首先，我们删除所有列完全相同的重复行。这个案例展示了如何删除重复数据，确保数据集的唯一性和准确性。原始 DataFrame (删除所有列重复的行后 (
案例 17: 处理重复数据 – 删除重复行
知识点讲解
在数据分析过程中，处理重复的记录是一个常见的任务。Pandas 提供了方便的方法来删除重复行，保证数据的准确性和可靠性。
- 删除所有列重复的行: 使用
drop_duplicates()方法可以删除 DataFrame 中所有列值完全相同的重复行。 - 基于特定列删除重复行: 你可以指定一个或多个列作为依据，只删除在这些列上具有重复值的行。
示例代码
# 准备数据和示例代码的运行结果，用于案例 17
# 示例数据
data_duplicate_removal = {
'Product': ['Apple', 'Banana', 'Cherry', 'Apple', 'Banana'],
'Price': [5, 3, 9, 5, 3]
}
df_duplicate_removal = pd.DataFrame(data_duplicate_removal)
# 删除重复行
df_no_duplicates = df_duplicate_removal.drop_duplicates()
# 删除特定列的重复行
df_no_duplicates_specific = df_duplicate_removal.drop_duplicates(subset=['Product'])
df_duplicate_removal, df_no_duplicates, df_no_duplicates_specific
在这个示例中，我们有一个包含产品和价格的 DataFrame。首先，我们删除所有列完全相同的重复行。然后，我们仅根据 Product 列删除重复行。
示例代码运行结果
原始 DataFrame (df_duplicate_removal):
Product Price
0 Apple 5
1 Banana 3
2 Cherry 9
3 Apple 5
4 Banana 3
删除所有列重复的行后 (df_no_duplicates):
Product Price
0 Apple 5
1 Banana 3
2 Cherry 9
仅基于 Product 列删除重复行 (df_no_duplicates_specific):
Product Price
0 Apple 5
1 Banana 3
2 Cherry 9
这个案例展示了如何删除重复数据，确保数据集的唯一性和准确性。
原文地址:https://blog.csdn.net/PoGeN1/article/details/135551263
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若转载，请注明出处：http://www.7code.cn/show_56226.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系代码007邮箱：suwngjj01@126.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。
