如何有效去除 Pandas 中的重复列？

高效删除 Pandas 中的重复列

在数据框中处理数据时，通常需要删除重复列以确保数据完整性和效率。在 Pandas 中，有一个优雅的解决方案来解决这个问题。

删除重复的列名

假设您有一个数据框，其中包含名为“Time”、“Timerelative”的列，和“时间”的多个实例。要删除重复的列名称，请使用以下代码：

<code class="python">df = df.loc[:,~df.columns.duplicated()].copy()</code>

此方法检查重复的列名称并仅保留唯一的列名称。

根据值删除重复项

在某些情况下，您可能需要根据值删除重复的列。以下代码就是这样做的：

<code class="python">df = df.loc[:,~df.apply(lambda x: x.duplicated(),axis=1).all()].copy()</code>

此代码将 lambda 函数应用于每列，检查重复的值。如果列中的所有值都是唯一的，则保留该列；否则，它会被丢弃。

注意事项注意

虽然上述方法可以有效地根据值删除重复列，但考虑特定用例至关重要。确保此方法与您的数据和期望的结果保持一致，因为在某些情况下它可能无法提供预期的结果。

通过利用这些方法，您可以轻松地从数据框中删除重复的列，从而确保数据一致性并提高效率。

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