Pandas数据去重和对重复数据分类、求和，得到未重复和重复（求和后）的数据

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人的理想志向往往和他的能力成正比。 —— 约翰逊

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其实整个需求呢，就是题目。2018-08-16

需求的结构图：

涉及的包有：pandas、numpy

1、导入包：

import pandas as pd
import numpy as np

2、构造DataFrame，里面包含三种数据类型：int、null、str 

data = {"number":[1,1,np.nan,np.nan,2,2,1,2,2],
        "letter":['a','b',np.nan,np.nan,'c','d','b','c','d'],
        "label":[1,1,9,9,2,2,1,2,2]}
dataset1 = pd.DataFrame(data) #初始化DataFrame 得到数据集dataset1
print(dataset1)

3、空值填充

由于数据集里含有空值，为了能够对后面重复数据进行求和，则需要对空值进行填充

dataset = dataset1.fillna("NULL")
print(dataset)

4、利用duplicated()函数和drop_duplicates()函数对数据去重

首先，利用duplicated()函数按列名'letter'和' number '取重复行，其返回的是bool类型，若为重复行则true，反之为false

duplicate_row = dataset.duplicated(subset=['letter',' number '],keep=False)
print(duplicate_row)

然后通过bool值取出重复行的数据

duplicate_data = dataset.loc[duplicate_row,:]
print(duplicate_data)

再然后根据'letter',' number '对重复数据进行分类，在该前提下并对重复数据的’label’进行求和，且重置索引（对后文中的赋值操作有帮助）

duplicate_data_sum = duplicate_data.groupby(by=['letter',' number ']).agg({' label ':sum}).reset_index(drop=True)
Print(duplicate_data_sum)

取出重复数据中的一个，例如：1,1,2,2——>1,2

对drop_duplicates指定列：subset=['letter',' number ']，保留第一条重复的数据：keep="first"

duplicate_data _one= duplicate_data.drop_duplicates(subset=['letter',' number '] ,keep="first").reset_index(drop=True)
Print(duplicate_data)

获取不重复的数据，指定列subset=['letter',' number ',' label ']，不保留重复数据：keep=False

no_duplicate = dataset.drop_duplicates(subset=['letter',' number ',' label '] ,keep=False)
Print(no_duplicate)

将对重复值的’label’求和，并赋值给“重复值中的一个”，得到新的”新重复值中的一个

duplicate_data _one ["label"] = duplicate_data_sum ['label']  #前面需要重置索引
print(duplicate_data_one)

最后，拼接”新重复值中的一个”和不重复的数据

Result = pd.concat([no_duplicate,duplicate_data _one])
Print(result)

5、全体代码：

 import pandas as pd
 import numpy as np

 #构造DataFrame
 data = {"number":[1,1,np.nan,np.nan,2,2,1,2,2],
         "letter":['a','b',np.nan,np.nan,'c','d','b','c','d'],
         "label":[1,1,9,9,2,2,1,2,2]}
 dataset1 = pd.DataFrame(data)

 #空值填充
 dataset = dataset1.fillna("NULL")
 #得到重复行的索引
 duplicate_row = dataset.duplicated(subset=['letter','number'],keep=False)
 #得到重复行的数据
 duplicate_data = dataset.loc[duplicate_row,:]
 #重复行按''label''求和
 duplicate_data_sum = duplicate_data.groupby(by=['letter','number']).agg({'label':sum}).reset_index(drop=True)

 #得到唯一的重复数据
 duplicate_data_one= duplicate_data.drop_duplicates(subset=[
     'letter','number'],keep="first").reset_index(drop=True)
 #获得不重复的数据
 no_duplicate = dataset.drop_duplicates(subset=['letter','number','label']
                         ,keep=False)
 #把重复行按"label"列求和的"label"列赋值给唯一的重复数据的"label"列
 duplicate_data_one ["label"] = duplicate_data_sum ['label']
 Result = pd.concat([no_duplicate,duplicate_data_one]

主要用到几个关键的函数：

Pandas.concat()

DataFrame.duplicated()

DataFrame.drop_duplicates().reset_index(drop=True)

DataFrame.groupby().agg({})

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本人处于学习中，如有写的不够专业或者错误的地方，诚心希望各位读者多多指出！！