我想删除B
和C
列中的值四舍五入后等于的重复行
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A":["f1", "f2", "f3", "f4"], "B":[1.2579,1.2586,1.7223,1], "C":[8.2579,8.2586,12.7223,14.0]})
A B C
0 f1 1.2579 8.2579
1 f2 1.2586 8.2586
2 f3 1.7223 12.7223
3 f4 1.0000 14.0000
此处,行0
和1
在四舍五入后具有相同的值。代替创建列B_round
和C_round
来删除重复项
df['B_round'] = df['B'].values.round(2)
df['C_round'] = df['C'].values.round(2)
df = df.drop_duplicates(subset=['B_round', 'C_round'], keep='first')
我必须再次删除列
df = df.drop(['B_round', 'C_round'], axis=1)
A B C
0 f1 1.2579 8.2579
2 f3 1.7223 12.7223
3 f4 1.0000 14.0000
因为我的真实数据很大。有没有一种方法可以删除它们而不创建新的列集?
答案 0 :(得分:0)
将DataFrame.duplicated
与~
和boolean indexing
的布尔掩码求反:
df = df[~df[['B', 'C']].round(2).duplicated()]
print (df)
A B C
0 f1 1.2579 8.2579
2 f3 1.7223 12.7223
3 f4 1.0000 14.0000
另一种解决方案-乘以100
并将值转换为integer
s:
df = df[~df[['B', 'C']].mul(100).astype(int).duplicated()]