下面的示例pandas数据框 -
ID ADDRESS COLUMN1 COLUMN2 COLUMN3
1 123 FRONT ST 2017
1 123 FRONT ST 2016
1 123 FRONT ST 2018
2 324 2nd st 2008
2 324 2nd st 2014
我的目标是对上面的数据帧进行重复数据删除,但对于“COLUMN1 - COLUMN3”,如果字段在最终结果中不为空,我想保留这些值。几乎都在寻找为每个ID创建“主”记录的方法(地址和ID将始终相同)。
目标结果是 -
ID ADDRESS COLUMN1 COLUMN2 COLUMN3
1 123 FRONT ST 2017 2016 2018
2 324 2nd st 2008 2014
答案 0 :(得分:2)
df.groupby('ID').first()
Out[156]:
ADDRESS COLUMN1 COLUMN2 COLUMN3
ID
1 123FRONTST 2017.0 2016.0 2018.0
2 3242ndst 2008.0 2014.0 NaN
答案 1 :(得分:1)
使用groupby
+ last
或
max
或min
或sum
或first
:
df = df.groupby(['ID','ADDRESS'], as_index=False).max()
print (df)
ID ADDRESS COLUMN1 COLUMN2 COLUMN3
0 1 123 FRONT ST 2017.0 2016.0 2018.0
1 2 324 2nd st 2008.0 2014.0 NaN
如果没有必要,稍后处理可以转换为object
:
df = df.groupby(['ID','ADDRESS'], as_index=False).max().astype(object)
print (df)
ID ADDRESS COLUMN1 COLUMN2 COLUMN3
0 1 123 FRONT ST 2017 2016 2018
1 2 324 2nd st 2008 2014 NaN