Question

我目前的df看起来像这样：

    IDnumber     Subid      Subsubid     Date        Originaldataindicator
      a            1          x           2006           NaN
      a            1          x           2007           NaN
      a            1          x           2008           NaN
      a            1          x           2008           1

原始数据推测器是这样一个事实的结果：这些观察中的一些创建是为了获得每个IDnumber的所有三年，而一些存在于原始数据集中。我想要实现的是删除重复项并保存原始数据。请注意，originaldataindicator并不总是最后一次观察。为了解决这个问题，我首先对Idnumber Date Originaldataindicator进行排序

但是当我使用时：

  df=df.drop_duplicates(subset=['IDnumber', 'Subid', 'Subsubid', 'Date'])

什么都没发生，我仍然观察到副本。

  df=df.drop_duplicates(subset=['IDnumber', 'Subid', 'Subsubid', 'Date'], inplace=True)

给了我一个空数据框。

我是否误解了drop_duplicates的作用？

为了避免混淆，这就是我想要的：

    IDnumber     Subid      Subsubid     Date        Originaldataindicator
      a            1          x           2006           NaN
      a            1          x           2007           NaN
      a            1          x           2008           1

数据包括数千个这样的ID

Answer 1

我认为您需要groupby和sort_values，然后使用drop_duplicates的参数keep=first：

print df
  IDnumber  Subid Subsubid  Date  Originaldataindicator
0        a      1        x  2006                    NaN
1        a      1        x  2007                    NaN
2        a      1        x  2008                    NaN
3        a      1        x  2008                      1
4        a      1        x  2008                    NaN

df = df.groupby(['IDnumber', 'Subid', 'Subsubid', 'Date'])
              .apply(lambda x: x.sort_values('Originaldataindicator')).reset_index(drop=True)
print df
  IDnumber  Subid Subsubid  Date  Originaldataindicator
0        a      1        x  2006                    NaN
1        a      1        x  2007                    NaN
2        a      1        x  2008                      1
3        a      1        x  2008                    NaN
4        a      1        x  2008                    NaN

df1=df.drop_duplicates(subset=['IDnumber', 'Subid', 'Subsubid', 'Date'], keep='first')
print df1
  IDnumber  Subid Subsubid  Date  Originaldataindicator
0        a      1        x  2006                    NaN
1        a      1        x  2007                    NaN
2        a      1        x  2008                      1

或使用inplace：

df.drop_duplicates(subset=['IDnumber','Subid','Subsubid','Date'], keep='first', inplace=True)
print df
  IDnumber  Subid Subsubid  Date  Originaldataindicator
0        a      1        x  2006                    NaN
1        a      1        x  2007                    NaN
2        a      1        x  2008                      1

如果列Originaldataindicator有多个值，请使用duplicated（也许可以添加所有列IDnumber，Subid，Subsubid，Date ）和isnull：

print df
  IDnumber  Subid Subsubid  Date  Originaldataindicator
0        a      1        x  2006                    NaN
1        a      1        x  2007                    NaN
2        a      1        x  2008                    NaN
3        a      1        x  2008                      1
4        a      1        x  2008                      1

print df[~((df.duplicated('Date',keep=False))&~(pd.notnull(df['Originaldataindicator'])))]
  IDnumber  Subid Subsubid  Date  Originaldataindicator
0        a      1        x  2006                    NaN
1        a      1        x  2007                    NaN
3        a      1        x  2008                      1
4        a      1        x  2008                      1

解释条件：

print df.duplicated('Date', keep=False)
0    False
1    False
2     True
3     True
4     True
dtype: bool

print (pd.isnull(df['Originaldataindicator']))
0     True
1     True
2     True
3    False
4    False
Name: Originaldataindicator, dtype: bool

print ~((df.duplicated('Date', keep=False)) & (pd.isnull(df['Originaldataindicator'])))
0     True
1     True
2    False
3     True
4     True
dtype: bool

Answer 2

考虑一下：

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 3, 3], 'b': [1, 2, None, 1, None]})

然后

>>> df.sort_values(by=['a', 'b']).groupby(df.a).first()[['b']].reset_index()
    a   b
0   1   1
1   2   2
2   3   1

先按a，然后b对项目进行排序（从而最后推送每个组中的None值），然后选择每个组的第一个项目。

我相信您可以根据问题的具体情况对其进行修改。

如何从数据框中删除重复项？

2 个答案: