重復(fù)值處理的常用方法

本次來介紹重復(fù)值處理的常用方法。

重復(fù)值處理主要涉及兩個部分，一個是找出重復(fù)值，第二個是刪除重復(fù)值，也就是根據(jù)自己設(shè)定的條件進(jìn)行刪除操作。

定位重復(fù)值

對于重復(fù)值，我們首先需要查看這些重復(fù)值是什么樣的形式，然后確定刪除的范圍，而查詢重復(fù)值需要用到duplicated函數(shù)。

duplicated的返回值是布爾值，返回True和False，默認(rèn)情況下會按照一行的所有內(nèi)容進(jìn)行查重。

主要參數(shù)：

subset：如果不按照全部內(nèi)容查重，那么需要指定按照哪些列進(jìn)行查重。比如按照姓名進(jìn)行查重subset=['name']，那么具有相同名字的人就只會保留一個，但很可能只是重名的原因，而并非真正同一個人，所以可以按照姓名和出生日期兩列查重，subset=['name','birthday']，同理還可以再添加列，這樣就可以基本保證去重效果了。

keep：用來確定要標(biāo)記的重復(fù)值，可以設(shè)置為first、last、False。

first：除第一次出現(xiàn)的重復(fù)值，其他都標(biāo)記為True

last：除最后一次出現(xiàn)的重復(fù)值，其他都標(biāo)記為True

False：所有重復(fù)值都標(biāo)記為True

實例：

importpandasaspd
importnumpyasnp

data={
'user':['zszxz','zszxz','rose'],
'price':[100,200,-300],
'hobby':['reading','reading','hiking']
}
frame=pd.DataFrame(data)
print(frame)
------------------------
userpricehobby
0zszxz100reading
1zszxz200reading
2rose-300hiking
------------------------

frame.duplicated()
----------
0False
1False
2False
dtype:bool
-----------

上面提到duplicated返回布爾值，所以如果要想輸出這些重復(fù)值，還需要和查詢的方法配合使用df[df.duplicated()]，比如：

#1、按user變量篩選重復(fù)值
frame[frame.duplicated(subset=['user'])]
-------------------
userpricehobby
1zszxz200reading
-------------------

上面按user一個變量進(jìn)行查重，但沒有設(shè)置keep參數(shù)，所以默認(rèn)篩選出除了第一個以外的其它重復(fù)值。

#2、按user變量篩選重復(fù)值,保留全部重復(fù)值
frame[frame.duplicated(subset=['user'],keep=False)]
-------------------
userpricehobby
0zszxz100reading
1zszxz200reading
-------------------

上面按user一個變量進(jìn)行查重，并設(shè)置keep參數(shù)為False，所以保留了全部的重復(fù)值。

#3、按user和hobby變量篩選重復(fù)值,篩選出除最后一個重復(fù)值以外的其它重復(fù)值
frame[frame.duplicated(subset=['user','hobby'],keep='last')]
-------------------
userpricehobby
0zszxz100reading
-------------------

上面按user和hobby兩個變量進(jìn)行查重，并設(shè)置keep參數(shù)為last，所以篩選出了除最后一個重復(fù)值以外的其它重復(fù)值。

通過兩個參數(shù)的設(shè)置就可以查看自己想要的重復(fù)值了，以此判斷要刪除哪個，保留哪個。

刪除重復(fù)值

當(dāng)確定好需要刪除的重復(fù)值后，就進(jìn)行進(jìn)行刪除的操作了。

刪除重復(fù)值會用到drop_duplicates函數(shù)。

和duplicated()函數(shù)參數(shù)類似，主要有3個參數(shù)：

subset：同duplicated()，設(shè)置去重的字段

keep: 這里稍有不同，duplicated()中是將除設(shè)置值以外重復(fù)值都返回True，而這里是保留的意思。同樣可以設(shè)置first、last、False

first：保留第一次出現(xiàn)的重復(fù)行，刪除其他重復(fù)行

last：保留最后一次出現(xiàn)的重復(fù)行，刪除其他重復(fù)行

False：刪除所有重復(fù)行

inplace：布爾值，默認(rèn)為False，是否直接在原數(shù)據(jù)上刪除重復(fù)項或刪除重復(fù)項后返回副本。

實例：

1、全部去重

#按全部字段刪除，在原數(shù)據(jù)frame上生效
frame.drop_duplicates(inplace=True)
print(frame)
------------------------
userpricehobby
0zszxz100reading
1zszxz200reading
2rose-300hiking
------------------------

因為上面數(shù)據(jù)中沒有全部重復(fù)的，因此沒有可刪除行。

2、指定列去重

#按user字段刪除，在原數(shù)據(jù)frame上生效
frame.drop_duplicates(subset=['user'],inplace=True)
print(frame)
------------------------
userpricehobby
0zszxz100reading
2rose-300hiking
------------------------

上面按user字段刪除重復(fù)行，保留第一個重復(fù)行，因此第二行被刪除了。但這里大家注意下，執(zhí)行刪除重復(fù)行操作后，表的索引也會被刪掉。

如需要重置可以加上reset_index()，設(shè)置drop=True，用索引替代被打亂的索引。

frame.drop_duplicates(subset=['user'],inplace=True)
frame.reset_index(drop=True)
------------------------
userpricehobby
0zszxz100reading
1rose-300hiking
------------------------

keep默認(rèn)為first，下面手動設(shè)置為last，只保留最后一個重復(fù)行。

#按全部字段刪除，在原數(shù)據(jù)frame上生效
frame.drop_duplicates(subset=['user','hobby'],keep='last',inplace=True)
print(frame)
------------------------
userpricehobby
1zszxz200reading
2rose-300hiking
------------------------

keep手動設(shè)置為False，全部刪除，這種一般很少用。

#按全部字段刪除，在原數(shù)據(jù)frame上生效
frame.drop_duplicates(subset=['user','hobby'],keep=False,inplace=True)
print(frame)
------------------------
userpricehobby
2rose-300hiking
------------------------

以上就是重復(fù)值相關(guān)的所有操作。

注意事項

在刪除重復(fù)值時，要注意下刪除的邏輯。

因為很多時候我們需要把這些離線的清洗操作在線上復(fù)現(xiàn)。

如果我們隨機(jī)地刪除重復(fù)行，沒有明確的邏輯，那么對于這種隨機(jī)性線上是無法復(fù)現(xiàn)的，即無法保證清洗后的數(shù)據(jù)一致性。

所以我們在刪除重復(fù)行前，可以把重復(fù)判斷字段進(jìn)行排序處理。

比如上面例子中，如果要對user和price去重，那么比較嚴(yán)謹(jǐn)?shù)淖龇ㄊ前凑誹ser和price進(jìn)行排序。

frame.sort_values(by=['user','price'],ascending=True).reset_index(drop=True)
--------------------
userpricehobby
0rose-300hiking
1zszxz100reading
2zszxz200reading
--------------------

因為有了排序性，只要按這個邏輯它的順序是固定的，而不是隨機(jī)的。所以無論我們設(shè)置keep為first還是last，都沒有任何影響。

原文標(biāo)題：pandas 重復(fù)數(shù)據(jù)處理大全（附代碼）

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