Series数据去重

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准备数据

Series数据去重

DataFrame数据和Series数据去重对比

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在pandas中，Series.drop_duplicates(keep=, inplace=)方法用于删除Series对象中的重复值。

1. keep：

   1. 决定保留哪些重复值。可以取以下三个值之一：

      • 'first'（默认值）：保留第一次出现的重复值。

      • 'last'：保留最后一次出现的重复值。

      • False：删除所有重复值。

2. inplace：

   1. 这是一个布尔值参数。如果为True，则直接在原始Series上进行修改，不会返回新的Series。如果为False（默认值），则会返回一个新的Series，原始的Series保持不变。

准备数据

import pandas as pd
df = pd.read_csv("../data/b_LJdata.csv")
df.head()

Series数据去重

1. 对 朝向 构成的 Series对象 去重, 保留第一条, 不影响原始对象

   1 对 朝向 构成的 Series对象 去重, 保留第一条, 不影响原始对象

   1.1 准备数据

   chaoxiang_series = df.head()['朝向']
   print('------------ 去重前 ----------------')
   print(chaoxiang_series)

   1.2 去重

   new_series = chaoxiang_series.drop_duplicates(keep='first', inplace=False)
   print('==================')
   print(new_series)
   print('==================')

   print('------------ 去重后 ----------------')
   print(chaoxiang_series)

2) 对 朝向 构成的 Series对象 去重, 保留最后一条, 不影响原始对象

# 2 对 朝向 构成的 Series对象 去重, 保留最后一条, 不影响原始对象
# 2.1 准备数据
chaoxiang_series = df.head()['朝向']
print('------------ 去重前 ----------------')
print(chaoxiang_series)

# 2.2 去重
new_series = chaoxiang_series.drop_duplicates(keep='last', inplace=False)
print('==================')
print(new_series)
print('==================')

print('------------ 去重后 ----------------')
print(chaoxiang_series)

3) 对 朝向 构成的 Series对象 去重, 删除所有重复, 不影响原始对象

# 3 对 朝向 构成的 Series对象 去重, 删除所有重复, 不影响原始对象
# 3.1 准备数据
chaoxiang_series = df.head()['朝向']
print('------------ 去重前 ----------------')
print(chaoxiang_series)

# 3.2 去重
new_series = chaoxiang_series.drop_duplicates(keep=False, inplace=False)
print('==================')
print(new_series)
print('==================')

print('------------ 去重后 ----------------')
print(chaoxiang_series)

4) 对 朝向 构成的 Series对象 去重, 保留第一条, 影响原始对象

# 4 对 朝向 构成的 Series对象 去重, 保留第一条, 影响原始对象
# 4.1 准备数据
chaoxiang_series = df.head()['朝向']
print('------------ 去重前 ----------------')
print(chaoxiang_series)

# 4.2 去重
new_series = chaoxiang_series.drop_duplicates(keep='first', inplace=True)
print('==================')
print(new_series)
print('==================')

print('------------ 去重后 ----------------')
print(chaoxiang_series)

5) 对 朝向 构成的 Series对象 去重, 保留最后一条, 影响原始对象

# 5 对 朝向 构成的 Series对象 去重, 保留最后一条, 影响原始对象
# 5.1 准备数据
chaoxiang_series = df.head()['朝向']
print('------------ 去重前 ----------------')
print(chaoxiang_series)

# 5.2 去重
new_series = chaoxiang_series.drop_duplicates(keep='last', inplace=True)
print('==================')
print(new_series)
print('==================')

print('------------ 去重后 ----------------')
print(chaoxiang_series)

6) 对 朝向 构成的 Series对象 去重, 删除所有重复, 影响原始对象

# 6 对 朝向 构成的 Series对象 去重, 删除所有重复, 影响原始对象
# 6.1 准备数据
chaoxiang_series = df.head()['朝向']
print('------------ 去重前 ----------------')
print(chaoxiang_series)

# 6.2 去重
new_series = chaoxiang_series.drop_duplicates(keep=False, inplace=True)
print('==================')
print(new_series)
print('==================')

print('------------ 去重后 ----------------')
print(chaoxiang_series)

*7)*简化

# 7 简化
# 7.1 准备数据
chaoxiang_series = df.head()['朝向']
print('------------ 去重前 ----------------')
print(chaoxiang_series)

# 7.2 去重
new_series = chaoxiang_series.drop_duplicates()
print('==================')
print(new_series)
print('==================')

print('------------ 去重后 ----------------')
print(chaoxiang_series)

DataFrame数据和Series数据去重对比

DataFrame数据去重,最终呈现的是数据集合

temp_df = df.head().copy()

# 对df所有列去重, 当前df没有重复的行数据
print(temp_df.drop_duplicates())
print("=================================")
# 根据指定列对df去重, 默认保留第一条数据
# 第1行和第5行、第2行和第3行重复
print(temp_df.drop_duplicates(subset=['户型', '朝向']))

Series数据去重,最终呈现是一列数据

temp_df = df.head().copy()

# 默认保留第一条数据
print(temp_df.drop_duplicates())
print("===========================")
print(temp_df[['户型','朝向']].drop_duplicates())