透過不同列值檢索行：綜合指南
許多程式設計場景需要根據特定列中的唯一值擷取行。本文探討如何使用 Python 中廣泛使用的 Pandas 函式庫來實現此目的。
查詢：
考慮一個包含兩列COL1 和COL2 的資料集，如圖所示：
1 2 3 4 5 6 7 8 | COL1 COL2
a.com 22
b.com 45
c.com 34
e.com 45
f.com 56
g.com 22
h.com 45
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目標是僅檢索COL2 包含唯一值的行。預期輸出為：
1 2 3 4 5 | COL1 COL2
a.com 22
b.com 45
c.com 34
f.com 56
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解決方案：
Pandas 中的drop_duplicates 方法提供了一種簡單的方法來消除基於一列或多列的重複行。以下是如何利用它來完成此特定任務：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | <code class="python">import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'COL1': ['a.com', 'b.com', 'c.com', 'e.com', 'f.com', 'g.com', 'h.com'],
'COL2': [22, 45, 34, 45, 56, 22, 45]})
# Keep only the first occurrence of each unique value in COL2
df = df.drop_duplicates('COL2')
print(df)</code>
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輸出：
1 2 3 4 5 | COL1 COL2
0 a.com 22
1 b.com 45
2 c.com 34
4 f.com 56
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其他選項：
drop_duplicates 方法提供了額外的選項自訂處理重複項的選項：
-
keep='last'：保留每個唯一值的最後一次出現。
-
keep=False ：完全刪除所有重複的行。
以下是示範這些選項的範例：
1 2 3 4 5 | <code class="python"># Keep only the last occurrence of each unique value in COL2
df = df.drop_duplicates('COL2', keep='last')
# Remove all duplicate rows from the dataset
df = df.drop_duplicates('COL2', keep=False)</code>
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以上是如何檢索 Pandas DataFrame 中具有唯一值的行？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
