在 Python Pandas 中删除基于多列的重复行
Pandas 中的 drop_duplicates 函数提供了一种从 DataFrame 中删除重复行的有效方法。但是，如果您只想删除与一组特定列匹配的行，该怎么办？
问题：
考虑一个包含“A”、“”列的 DataFrame B”和“C”。您想要删除“A”列和“C”列中的值相同的行。换句话说，您需要识别并删除此示例 DataFrame 中的第 0 行和第 1 行：
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 0 | foo | 0 | A |
| 1 | foo | 1 | A |
| 2 | foo | 1 | B |
| 3 | bar | 1 | A |
解决方案：
您现在可以使用以下方法轻松实现此目的drop_duplicates函数和subset参数：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": ["foo", "foo", "foo", "bar"], "B": [0, 1, 1, 1], "C": ["A", "A", "B", "A"]})
df.drop_duplicates(subset=['A', 'C'], keep=False)keep=参数指定是否删除重复行，包括第一次出现，或排除它们。将其设置为 False 将删除所有重复项。
结果是删除了第 0 行和第 1 行的 DataFrame，仅留下基于列“A”和“C”的唯一行：
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 0 | foo | 1 | B |
| 1 | bar | 1 | A |
以上是如何根据特定列删除 Pandas 中的重复行？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
