怎么使用Python?pandas找出刪除重復的數據

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前言

當我們使用pandas處理數據的時候，經常會遇到數據重復的問題，如何找出重復數據進而分析重復原因，或者如何直接刪除重復的數據是一個關鍵的步驟，pandas提供了很方便的方法：duplicated()和drop_duplicates()。

一、duplicated()

duplicated()可以被用在DataFrame的三種情況下，分別是pandas.DataFrame.duplicated、pandas.Series.duplicated和pandas.Index.duplicated。他們的用法都類似，前兩個會返回一個布爾值的Series，最后一個會返回一個布爾值的numpy.ndarray。

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

subset：默認為None，需要標記重復的標簽或標簽序列

keep：默認為‘first’，如何標記重復標簽

• first：將除第一次出現以外的重復數據標記為True

• last：將除最后一次出現以外的重復數據標記為True

• False：將所有重復的項都標記為True（不管是不是第一次出現）

Series.duplicated(keep=‘first’)

keep：與DataFrame.duplicated的keep相同

Index.duplicated(keep=‘first’)

keep：與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

關于Index的重復標記：

df = df.set_index('brand')
df

        style  rating
brand                
Yum Yum   cup     4.0
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()

與duplicated()類似，drop_duplicates()是直接把重復值給刪掉。下面只會介紹一些含義不同的參數。

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

• subset：與duplicated()中相同

• keep：與duplicated()中相同

• inplace：與pandas其他函數的inplace相同，選擇是修改現有數據還是返回新的數據

Series.drop_duplicates()相比Series.duplicated()也是多了一個inplace參數，和上訴介紹一樣，Index.drop_duplicates()與Index.duplicated()參數相同就不做贅述。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)

df

     brand style  rating
0  Yum Yum   cup     4.0
2  Indomie   cup     3.5
3  Indomie  pack    15.0
4  Indomie  pack     5.0

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