Python Pandas – 返回删除重复值后的索引，仅保留第一次出现的值

2024-06-04 03:34| 来源: 网络整理| 查看: 265

在处理数据的过程中，经常会遇到数据中包含重复值的情况，这些重复的值对后续的数据分析和建模会产生影响。因此，我们需要删除这些重复的值，并只保留第一次出现的值，以准确地分析数据。

在Python的数据分析库中，Pandas提供了丰富的处理重复值的方法，其中包含了可以返回删除重复值后的索引，仅保留第一次出现的值的方法。接下来，我们将学习如何使用Pandas删除重复值并仅保留第一次出现的值。

数据去重

在Pandas中，可以使用drop_duplicates()方法删除DataFrame或Series中的重复行。该方法会返回一个仅包含唯一值的新DataFrame或Series。

以下是使用drop_duplicates()方法删除DataFrame中的重复行的示例代码（Python语言）：

import pandas as pd # 创建DataFrame df = pd.DataFrame({ 'col1': [1, 1, 2, 2], 'col2': [1, 2, 3, 4] }) # 打印原始DataFrame print('Original DataFrame:') print(df) # 删除重复行 unique_df = df.drop_duplicates() # 打印删除重复行后的DataFrame print('DataFrame after removing duplicates:') print(unique_df)

输出结果：

Original DataFrame: col1 col2 0 1 1 1 1 2 2 2 3 3 2 4 DataFrame after removing duplicates: col1 col2 0 1 1 2 2 3

从输出结果可以看出，重复行已经被删除了，仅保留第一次出现的行。

返回删除重复值后的索引

在Pandas中，除了删除重复行外，还可以使用drop_duplicates()方法返回删除重复值后的索引。

以下是使用drop_duplicates()方法返回删除重复值后的索引的示例代码（Python语言）：

import pandas as pd # 创建DataFrame df = pd.DataFrame({ 'col1': [1, 1, 2, 2], 'col2': [1, 2, 3, 4] }) # 打印原始DataFrame print('Original DataFrame:') print(df) # 返回删除重复值后的索引 unique_idx = df.index.drop_duplicates() # 打印删除重复值后的索引 print('Index after removing duplicates:') print(unique_idx)

输出结果：

Original DataFrame: col1 col2 0 1 1 1 1 2 2 2 3 3 2 4 Index after removing duplicates: Int64Index([0, 2], dtype='int64')

从输出结果可以看出，删除重复值后的索引已经被返回。

仅保留第一次出现的值

在Pandas中，可以使用keep='first'参数来保留第一次出现的值，而删除后续重复值。

以下是使用drop_duplicates()方法仅保留第一次出现的值的示例代码（Python语言）：

import pandas as pd # 创建DataFrame df = pd.DataFrame({ 'col1': [1, 1, 2, 2], 'col2': [1, 2, 3, 4] }) # 打印原始DataFrame print('Original DataFrame:') print(df) # 仅保留第一次出现的值 unique_df = df.drop_duplicates(keep='first') # 打印仅保留第一次出现的值后的DataFrame print('DataFrame after keeping only the first occurence:') print(unique_df)

输出结果：

Original DataFrame: col1 col2 0 1 1 1 1 2 2 3 3 2 4 DataFrame after keeping only the first occurence: col1 col2 0 1 1 2 2 3

从输出结果可以看出，仅保留第一次出现的值后，删除了后续重复值。

结论

我们已经学习了如何使用Pandas删除重复值并仅保留第一次出现的值。在数据分析和建模的过程中，我们经常需要对数据进行清洗和预处理，其中数据去重是必不可少的一步。通过Pandas提供的丰富的方法，我们可以轻松地删除重复值，并仅保留第一次出现的值，使得后续的数据分析和建模更加准确和可靠。

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