熊猫如何存储使用`drop_duplicates`删除的行?

时间:2019-01-31 23:11:34

标签: python pandas dataframe

注意:请参见下面的编辑。

我需要保留从df删除的所有行的日志,但是我不确定如何捕获它们。日志应该是一个数据框,我可以为每个.drop.drop_duplicates操作进行更新。这里是我要记录删除行的代码的3个示例:

df_jobs_by_user = df.drop_duplicates(subset=['owner', 'job_number'], keep='first')
df.drop(df.index[indexes], inplace=True)
df = df.drop(df[df.submission_time.dt.strftime('%Y') != '2018'].index)

我发现了this解决另一种.drop情况的解决方案,该情况使用pd.isnull重新编码pd.dropna语句,因此允许在实际删除行之前生成日志:

df.dropna(subset=['col2', 'col3']).equals(df.loc[~pd.isnull(df[['col2', 'col3']]).any(axis=1)])

但是在尝试使其适应pd.drop_duplicates时,我发现没有pd.isduplicatepd.isnull平行,因此这可能不是获得所需结果的最佳方法。 / p>


编辑

我在这里重写了我的问题,以更精确地说明我想要的结果。

我从具有一个重复行的df开始:

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([['whatever', 'dupe row', 'x'], ['idx 1', 'uniq row', np.nan], ['sth diff', 'dupe row', 'x']], columns=['col1', 'col2', 'col3'])
print(df)

# Output:
       col1      col2 col3
0  whatever  dupe row    x
1     idx 1  uniq row  NaN
2  sth diff  dupe row    x

然后我从jjp实现解决方案:

df_droplog = pd.DataFrame()
mask = df.duplicated(subset=['col2', 'col3'], keep='first')
df_keep = df.loc[~mask]
df_droplog = df.append(df.loc[mask])

我打印结果:

print(df_keep)
# Output:
       col1      col2 col3
0  whatever  dupe row    x
1     idx 1  uniq row  NaN

df_keep是我期望和想要的。

print(df_droplog)
# Output:
       col1      col2 col3
0  whatever  dupe row    x
1     idx 1  uniq row  NaN
2  sth diff  dupe row    x
2  sth diff  dupe row    x

df_droplog不是我想要的。它包括从索引0和索引1开始的行,这些行被 not 删除了,因此我不想在删除日志中使用它们。它还包括索引2中的行两次。我只想要一次。

我想要什么:

print(df_droplog)
# Output:
       col1      col2 col3
2  sth diff  dupe row    x

2 个答案:

答案 0 :(得分:3)

有一个并行:pd.DataFrame.duplicated返回一个布尔序列。您可以按如下方式使用它:

df_droplog = pd.DataFrame()

mask = df.duplicated(subset=['owner', 'job_number'], keep='first')
df_jobs_by_user = df.loc[~mask]

df_droplog = df_droplog.append(df.loc[mask])

答案 1 :(得分:0)

由于只需要df_droplog中的重复行,因此只需将这些行追加到空数据框中。您正在做的就是将它们附加到原始数据帧df中。试试这个,

df_droplog = pd.DataFrame()
mask = df.duplicated(subset=['col2', 'col3'], keep='first')
df_keep = df.loc[~mask]
df_droplog = df_droplog.append(df.loc[mask])