Python教程pandas数据分析去重复值

以下是Python教程pandas数据分析去重复值的完整攻略。

pandas数据分析去重复值

Pandas数据框架简介

Pandas是一个Python库，提供数据分析功能。Pandas中最主要的数据结构是“DataFrame”，它是由多个列组成的二维表格。

在Pandas中，可以通过多种方式来创建DataFrame对象，比如从文件、从字典、从列表等等。一旦创建了DataFrame对象，就可以对其进行多项操作，如数据获取、数据过滤、排序、统计等等。

去重复值

在实际数据分析过程中，常常需要对数据进行去重。在Pandas中，可以使用drop_duplicates函数去掉重复的行。下面我们通过两个示例详细说明。

示例1

假设我们有以下一组人员信息：

姓名	年龄	性别
张三	25	男
李四	28	男
张三	25	男
王五	30	女

其中，张三出现了两次。我们可以使用drop_duplicates函数去掉重复的行：

import pandas as pd

data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '张三', '王五'],
    '年龄': [25, 28, 25, 30],
    '性别': ['男', '男', '男', '女']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 去掉重复的行，并重新设置索引
df = df.drop_duplicates().reset_index(drop=True)

print(df)

输出结果为：

   姓名  年龄 性别
0  张三  25  男
1  李四  28  男
2  王五  30  女

可以看到，重复的行被删除，只剩下一个张三。

示例2

假设我们有以下一组数据：

姓名	年龄	性别	成绩
张三	25	男	85
李四	28	男	92
王五	30	女	87
张三	25	男	85
李四	28	男	91

其中，张三和李四都出现了两次，虽然他们的年龄和性别相同，但是成绩不同。在此情况下，我们可以只去掉所有列都相同的行：

import pandas as pd

data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '张三', '李四'],
    '年龄': [25, 28, 30, 25, 28],
    '性别': ['男', '男', '女', '男', '男'],
    '成绩': [85, 92, 87, 85, 91]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 去掉所有列都相同的行，并重新设置索引
df = df.drop_duplicates(keep=False).reset_index(drop=True)

print(df)

输出结果为：

   姓名  年龄 性别  成绩
0  张三  25  男  85
1  李四  28  男  92
2  王五  30  女  87
3  李四  28  男  91

可以看到，只保留了成绩不同的重复数据行，其余数据行都被删除了。

总结

通过以上示例，我们可以看到，Pandas提供了非常简单易用的方式去掉重复的行。通过drop_duplicates函数，我们可以根据需要进行数据过滤，让数据更加简洁易读。