pandas去重方法

原文链接：https://blog.csdn.net/missyougoon/article/details/83926840

数据去重可以使用duplicated()和drop_duplicates()两个方法。

DataFrame.duplicated（subset = None，keep =‘first’ ）返回boolean Series表示重复行
参数：
subset：列标签或标签序列，可选
仅考虑用于标识重复项的某些列，默认情况下使用所有列
keep：{‘first’，‘last’，False}，默认’first’

• first：标记重复，True除了第一次出现。
• last：标记重复，True除了最后一次出现。
• 错误：将所有重复项标记为True。

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

df = pd.read_csv('./demo_duplicate.csv')
print(df)
print(df['Seqno'].unique()) # [0. 1.]

# 使用duplicated 查看 重复值
# 参数 keep 可以标记重复值 {'first'，'last'，False}
print(df['Seqno'].duplicated())
'''
0    False
1     True
2     True
3     True
4    False
Name: Seqno, dtype: bool
'''

# 删除 series 重复数据
print(df['Seqno'].drop_duplicates())
'''
0    0.0
4    1.0
Name: Seqno, dtype: float64
'''

# 删除 dataframe 重复数据
print(df.drop_duplicates(['Seqno'])) # 按照 Seqno 来 去重
'''
    Price  Seqno Symbol        time
0  1623.0    0.0   APPL  1473411962
4  1649.0    1.0   APPL  1473411963
'''
# drop_dujplicates() 第二个参数 keep 包含的值 有： first、last、False
print(df.drop_duplicates(['Seqno'], keep='last')) # 保存最后一个
'''
    Price  Seqno Symbol        time
3  1623.0    0.0   APPL  1473411963
4  1649.0    1.0   APPL  1473411963
'''

demo_duplicate.csv文件下载地址：
https://download.csdn.net/download/missyougoon/11174804