如何有效删除 pandas 中的重复索引行？

高效删除 pandas 中的重复索引行

在 pandas 中，重复的索引值可能来自多种来源。为了有效消除这些冗余，了解底层机制并针对不同场景采用最合适的解决方案至关重要。

一种常见的方法是使用 drop_duplicates 方法。但是，它可能会导致性能显着下降，尤其是在处理大型数据集时。或者，groupby 方法通过根据行的索引值对行进行分组并选择第一个或最后一个非重复行来提供更有效的选项。

然而，最有效的解决方案是直接使用重复方法熊猫索引。通过将 keep 参数指定为“first”，此方法返回一个指示重复索引的布尔系列。然后可以使用布尔索引过滤掉具有重复值的行。

例如，考虑以下 DataFrame：

                      Sta  Precip1hr  Precip5min  Temp  DewPnt  WindSpd  WindDir  AtmPress
Date                                                                                      
2001-01-01 00:00:00  KPDX          0           0     4       3        0        0     30.31
2001-01-01 00:05:00  KPDX          0           0     4       3        0        0     30.30
2001-01-01 00:10:00  KPDX          0           0     4       3        4       80     30.30
2001-01-01 00:15:00  KPDX          0           0     3       2        5       90     30.30
2001-01-01 00:20:00  KPDX          0           0     3       2       10      110     30.28

要消除重复的索引值，我们可以使用以下代码：

df = df[~df.index.duplicated(keep='first')]

这个解决方案高效简洁，提供了一种从 pandas DataFrame 中删除重复索引行的便捷方法。

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