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如何利用Python pandas找到數(shù)據(jù)并刪除

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　　小編寫這篇文章的主要目的，主要是想給大家做出一個深入解答，解答一下關(guān)于Python pandas技術(shù)，主要是如何找到數(shù)據(jù)，然后對其進(jìn)行刪除，下面小編就給大家進(jìn)行詳細(xì)解答下。


　　前言


　　當(dāng)我們在使用Python pandas處理各種數(shù)據(jù)的時(shí)候，經(jīng)常性的會遇到一些問題，比如會遇到一些數(shù)據(jù)重復(fù)的問題，這個時(shí)候，我們需要做的就是找出產(chǎn)生問題的原因是什么。那么，pandas將會給我們提供兩種比較高效的方法：duplicated()和drop_duplicates()。


　　一、duplicated()


　　duplicated()可以被用在DataFrame的三種情況下，分別是pandas.DataFrame.duplicated、pandas.Series.duplicated和pandas.Index.duplicated。他們的用法都類似，前兩個會返回一個布爾值的Series，最后一個會返回一個布爾值的numpy.ndarray。


　　DataFrame.duplicated(subset=None,keep=‘first’)


　　subset：默認(rèn)為None，需要標(biāo)記重復(fù)的標(biāo)簽或標(biāo)簽序列


　　keep：默認(rèn)為‘first’，如何標(biāo)記重復(fù)標(biāo)簽


　　first：將除第一次出現(xiàn)以外的重復(fù)數(shù)據(jù)標(biāo)記為True


　　last：將除最后一次出現(xiàn)以外的重復(fù)數(shù)據(jù)標(biāo)記為True


　　False：將所有重復(fù)的項(xiàng)都標(biāo)記為True（不管是不是第一次出現(xiàn)）


　　Series.duplicated(keep=‘first’)


　　keep：與DataFrame.duplicated的keep相同


　　Index.duplicated(keep=‘first’)


　　keep：與DataFrame.duplicated的keep相同


　　例子：


　　import pandas as pd
　　df=pd.DataFrame({
　　'brand':['Yum Yum','Yum Yum','Indomie','Indomie','Indomie'],
　　'style':['cup','cup','cup','pack','pack'],
　　'rating':[4,4,3.5,15,5]
　　})
　　df


　　brand style rating


　　0 Yum Yum cup 4.0


　　1 Yum Yum cup 4.0


　　2 Indomie cup 3.5


　　3 Indomie pack 15.0


　　4 Indomie pack 5.0

　　df.duplicated()


　　0 False


　　1 True


　　2 False


　　3 False


　　4 False


　　dtype:bool

   df.duplicated(keep='last')


　　0 True


　　1 False


　　2 False


　　3 False


　　4 False


　　dtype:bool


　df.duplicated(keep=False)


　　0 True


　　1 True


　　2 False


　　3 False


　　4 False


　　dtype:bool

　　df.duplicated(subset=['brand'])


　　0 False


　　1 True


　　2 False


　　3 True


　　4 True


　　dtype:bool


　　關(guān)于Index的重復(fù)標(biāo)記：


　　df=df.set_index('brand')


　　df


　　style rating


　　brand


　　Yum Yum cup 4.0


　　Yum Yum cup 4.0


　　Indomie cup 3.5


　　Indomie pack 15.0


　　Indomie pack 5.0


　　df.index.duplicated()


　　array([False,True,False,True,True])


　　二、drop_duplicates()


　　與duplicated()類似，drop_duplicates()是直接把重復(fù)值給刪掉。下面只會介紹一些含義不同的參數(shù)。


　　DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep=‘first’,inplace=False)


　　subset：與duplicated()中相同


　　keep：與duplicated()中相同


　　inplace：與pandas其他函數(shù)的inplace相同，選擇是修改現(xiàn)有數(shù)據(jù)還是返回新的數(shù)據(jù)


　　Series.drop_duplicates()相比Series.duplicated()也是多了一個inplace參數(shù)，和上訴介紹一樣，Index.drop_duplicates()與Index.duplicated()參數(shù)相同就不做贅述。下面是例子：


　　df=pd.DataFrame({
　　'brand':['Yum Yum','Yum Yum','Indomie','Indomie','Indomie'],
　　'style':['cup','cup','cup','pack','pack'],
　　'rating':[4,4,3.5,15,5]
　　})
　　df

　　brand style rating


　　0 Yum Yum cup 4.0


　　1 Yum Yum cup 4.0


　　2 Indomie cup 3.5


　　3 Indomie pack 15.0


　　4 Indomie pack 5.0


　　df.drop_duplicates()


　　brand style rating


　　0 Yum Yum cup 4.0


　　2 Indomie cup 3.5


　　3 Indomie pack 15.0


　　4 Indomie pack 5.0


　　df.drop_duplicates(inplace=True)


　　df


　　brand style rating


　　0 Yum Yum cup 4.0


　　2 Indomie cup 3.5


　　3 Indomie pack 15.0


　　4 Indomie pack 5.0


　　到此為止，小編寫的關(guān)于pandas內(nèi)容就為大家介紹到這里了，希望可以為各位讀者帶來幫助。


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