Pandas 保留NaN的去除重复行方法

在本文中，我们将介绍如何在 Pandas 中去除重复行，同时保留 NaN 值。

阅读更多：Pandas 教程

什么是去除重复行

在数据处理过程中，可能会出现重复的行，这些重复的行可能会影响数据分析的结果。因此，需要先将这些重复的行去除，以保证分析结果的准确性。

Pandas 提供了 drop_duplicates 方法，可以用于去除 DataFrame 中的重复行。例如，假设我们有以下数据：

   A  B   C
0  a  1   2
1  b  3 NaN
2  b  3 NaN
3  c  4   5

我们可以使用 drop_duplicates 方法将重复行去除：

df = pd.DataFrame({'A':['a', 'b', 'b', 'c'], 'B':[1, 3, 3, 4], 'C':[2, np.nan, np.nan, 5]})
df_drop_duplicates = df.drop_duplicates(ignore_index=True)

运行结果如下：

   A  B   C
0  a  1   2
1  b  3 NaN
2  c  4   5

经过去重处理后，原来的第 2 行和第 3 行被去除了。

保留NaN值

上面的例子展示了如何去除重复行，然而我们可能希望在去除重复行的同时，保留 NaN 值。例如，假设我们有以下数据：

   A  B   C
0  a  1   2
1  b  3 NaN
2  b  3   4
3  c  4   5

我们希望保留第二行中的 NaN 值，即使第二行和第三行在其他列上的值相同。

要实现这个功能，我们需要自定义 drop_duplicates 方法的处理逻辑。具体来说，我们需要将 NaN 值替换成特殊值，然后再进行重复行的去除。例如，我们可以将 NaN 值替换成一个不常见的字符串，然后将字符串也视为唯一值进行去重。

代码如下：

def drop_duplicates_with_nan(df: pd.DataFrame, **kwargs):
    # 将 NaN 值替换成字符串 "NaN"
    df = df.fillna(value='NaN')
    # 再使用 drop_duplicates 方法去除重复行
    df = df.drop_duplicates(**kwargs)
    # 将字符串 "NaN" 替换回 NaN 值
    df = df.replace('NaN', np.nan)
    return df

# 使用自定义方法进行去重
df_drop_duplicates = drop_duplicates_with_nan(df, ignore_index=True)

运行结果如下：

   A  B    C
0  a  1    2
1  b  3  NaN
2  b  3    4
3  c  4    5

可以看到，第二行中的 NaN 值被保留了下来。

总结

本文介绍了 Pandas 中去除重复行的方法，并提供了一种实现保留 NaN 值的方法。在实际数据处理中，去除重复行是非常常见的操作，相信本文介绍的方法能够帮助大家更好地处理重复行的问题。