如何根据 Pandas 中不同的列值检索行？

根据不同的列值检索行

在数据操作场景中，根据特定列中的唯一值提取行变得至关重要。本文将演示如何使用 Pandas（一个流行的用于数据操作和分析的 Python 库）来实现此目的。

问题陈述

考虑一个具有两列的数据框，COL1 和COL2。任务是检索 COL2 中的值唯一的行。例如，给定以下数据框：

COL1	COL2
a.com	22
b.com	45
c.com	34
e.com	45
f.com	56
g.com	22
h.com	45

所需的输出是根据 COL2 中的唯一值获取行：

COL1	COL2
a.com	22
b.com	45
c.com	34
f.com	56

解决方案：使用 Pandas' drop_duplicates() 方法

Pandas 库提供了一个名为 drop_duplicates() 的便捷方法来完成此任务。通过在参数中指定列名，您可以检查重复项，并根据您的要求删除或保留特定行。

例如，要根据 COL2 值删除所有重复行，请使用以下代码：

<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]})

df = df.drop_duplicates('COL2')

# Displaying the result
print(df)</code>

这将输出 COL2 中具有唯一值的数据帧：

COL1	COL2
a.com	22
b.com	45
c.com	34
f.com	56

此外，您可以指定 keep 参数来控制要保留哪些重复行。默认情况下，它保留第一个出现的位置（“first”），但您也可以保留最后一个出现的位置（“last”）或删除所有重复项（“False”）。

<code class="python"># Keep first occurrence
df = df.drop_duplicates('COL2', keep='first')

# Keep last occurrence
df = df.drop_duplicates('COL2', keep='last')

# Remove all duplicates
df = df.drop_duplicates('COL2', keep=False)</code>

以上是如何根据 Pandas 中不同的列值检索行？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！