Pandas去重：依据特定列优雅去除重复数据

巧用 Pandas drop_duplicates() 函数去除重复数据，提升数据处理效率

数据在我们的现代世界中无处不在，但分析和处理这些数据时，重复值却可能成为绊脚石。重复数据不仅会造成混乱和干扰，还会影响分析结果的准确性。因此，在数据处理中，去除重复数据至关重要。

Pandas drop_duplicates() 函数：你的重复数据终结者

Pandas 是一个功能强大的 Python 数据处理库，它提供了一系列工具来处理各种数据挑战。其中，DataFrame.drop_duplicates() 函数专门用于去除重复数据，使用起来既简单又高效。

语法详解：掌握 drop_duplicates() 函数的奥秘

DataFrame.drop_duplicates() 函数的语法如下：

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

让我们逐一了解一下这些参数：

• subset ：这是一个可选参数，用于指定要检查重复值的列。你可以提供一个列名列表或单个列名。
• keep ：此参数决定如何保留重复行。它可以取三个值：'first'（保留第一次出现的行）、'last'（保留最后一次出现的行）或'False'（删除所有重复行）。默认值为'first'.
• inplace ：此参数决定是否直接修改原始 DataFrame。如果为True，则原始 DataFrame 将被修改。如果为False（默认值），则将返回一个新的 DataFrame，其中已去除重复值。

实例探究：按特定列去除重复值

假设我们有一个包含重复值的 DataFrame，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "姓名": ["张三", "李四", "王五", "张三", "李四"],
    "年龄": [20, 25, 30, 20, 25]
})

现在，让我们使用 drop_duplicates() 函数根据 "姓名" 列去除重复值：

df_deduped = df.drop_duplicates(subset=["姓名"])

# 打印去重后的 DataFrame
print(df_deduped)

输出：

   姓名  年龄
0  张三   20
1  李四   25
2  王五   30

正如你所看到的，df_deduped 中已成功去除了重复的姓名行。

更多示例：探索 drop_duplicates() 函数的灵活性

保留最后一次出现的重复行

df_deduped = df.drop_duplicates(subset=["姓名"], keep='last')

直接修改原始 DataFrame

df.drop_duplicates(subset=["姓名"], inplace=True)

指定多个列进行去重

df_deduped = df.drop_duplicates(subset=["姓名", "年龄"])

结论：告别重复数据，提升数据质量

DataFrame.drop_duplicates() 函数是数据清理的利器。通过指定特定的列，我们可以轻松去除重复值，确保数据的一致性和准确性。熟练掌握这个函数，将大大提升你的数据处理效率。

常见问题解答

1. 如何根据多个列去除重复值？
   答：使用 subset 参数指定要检查重复值的列名列表。

2. 如何保留最后一次出现的重复行？
   答：将 keep 参数设置为 'last'.

3. 去除重复值后，如何修改原始 DataFrame？
   答：将 inplace 参数设置为 True.

4. 如果 DataFrame 中没有重复值，drop_duplicates() 函数会做什么？
   答：它将返回一个与原始 DataFrame 相同的副本。

5. 如何去除所有重复值？
   答：将 keep 参数设置为 'False'.