Pandas中使用Pandas groupby删除重复行

在数据处理中，重复的行通常会干扰我们对数据的分析和计算。Pandas是一种功能强大的数据分析工具，它提供了许多方法来处理数据。其中之一是使用groupby函数删除重复的行。

Pandas groupby函数

groupby函数在Pandas中非常常见。它可以按照指定的一列或多列对数据进行分组，并返回一个groupby对象。groupby对象可以用于访问分组后的数据，也可以进行聚合计算。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]})

grouped = df.groupby('A')

for key, item in grouped:
    print(grouped.get_group(key))

这段代码将DataFrame按照列’A’进行了分组，并输出了分组后的结果。如果运行上面的代码，你将会看到以下输出：

     A    B  C   D
0  foo  one  1  10
2  foo  two  3  30
4  foo  two  5  50
6  foo  one  7  70
7  foo  three  8  80

      A    B  C   D
1   bar  one  2  20
3   bar  three  4  40
5   bar  two  6  60

删除重复行

我们可以使用drop_duplicates函数来删除DataFrame中的重复行。这个函数默认会删除所有列（包括重复的），只保留第一个。例如，我们有一个包含重复行的DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]})

print(df)

输出：

     A      B  C   D
0  foo    one  1  10
1  bar    one  2  20
2  foo    two  3  30
3  bar  three  4  40
4  foo    two  5  50
5  bar    two  6  60
6  foo    one  7  70
7  foo  three  8  80

如果我们只想删除’A’列中的重复行，我们可以使用以下语法：

df.drop_duplicates(subset='A')

现在，我们只能看到第一次出现’A’列值的行：

     A    B  C   D
0  foo  one  1  10
1  bar  one  2  20

请注意，drop_duplicates函数并没有改变原来的DataFrame。如果需要，在新的变量中保存结果。

我们可以使用任何列作为subset参数的值。如下所示：

df.drop_duplicates(subset=['A', 'B'])

现在，我们将只看到第一次出现’A’列和’B’列的组合的行。

     A      B  C   D
0  foo    one  1  10
1  bar    one  2  20
2  foo    two  3  30
3  bar  three  4

如果我们想保留最后一个重复的行而不是第一个，我们可以设置keep参数：

df.drop_duplicates(subset='A', keep='last')

这个函数现在会删除所有重复的’A’列值，但是会保留最后一个出现的行：

     A      B  C   D
6  foo    one  7  70
1  bar    one  2  20

同样，我们也可以在任何列上使用该参数：

df.drop_duplicates(subset=['A', 'B'], keep='last')

现在，我们将只看到最后一次出现’A’列和’B’列的组合的行：

     A      B  C   D
5  bar    two  6  60
4  foo    two  5  50
7  foo  three  8  80
6  foo    one  7  70
3  bar  three  4  40

Pandas groupby和drop_duplicates的结合使用

现在，我们已经了解了groupby和drop_duplicates函数的基本用法。我们可以结合使用它们来删除包含重复值的分组：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]})

grouped = df.groupby('A')

df_no_duplicates = grouped.apply(lambda x: x.drop_duplicates())

print(df_no_duplicates)

在这个例子中，我们首先使用groupby函数将DataFrame按列’A’分组。然后，我们使用apply函数并传入一个lambda函数。该函数对每个分组调用drop_duplicates函数。因为apply函数返回的是一个DataFrame，所以我们将结果存储在一个新的变量df_no_duplicates中。输出将会是：

          A      B  C   D
A                         
bar 1   bar    one  2  20
    3   bar  three  4  40
    5   bar    two  6  60
foo 0   foo    one  1  10
    2   foo    two  3  30
    4   foo    two  5  50
    6   foo    one  7  70
    7   foo  three  8  80

请注意，groupby操作会将分组列’A’作为输出结果的索引。如果我们想要将索引还原回列的形式，我们可以使用reset_index函数：

df_no_duplicates = grouped.apply(lambda x: x.drop_duplicates()).reset_index(drop=True)

现在，我们得到以下输出：

     A      B  C   D
0  bar    one  2  20
1  bar  three  4  40
2  bar    two  6  60
3  foo    one  1  10
4  foo    two  3  30
5  foo    two  5  50
6  foo    one  7  70
7  foo  three  8  80

总结

在本篇文章中，我们介绍了如何使用Pandas中的groupby函数和drop_duplicates函数删除DataFrame中的重复行。我们还展示了如何结合使用它们来删除包含重复值的分组。这些函数是数据处理的有用工具，尤其是在数据分析和数据挖掘中。我们希望这篇文章可以帮助你掌握Pandas数据分析工具的基本用法。