Курс Python → Удаление дубликатов в pandas
Для удаления дублирующихся данных в Python можно воспользоваться методом drop_duplicates() из библиотеки pandas. Этот метод позволяет удалить строки с дублирующимися значениями в указанных столбцах. Например, если у вас есть DataFrame df и вы хотите удалить дубликаты в столбце ‘name’, то код будет выглядеть следующим образом:
df.drop_duplicates(subset=['name'], keep='first', inplace=True)
В данном примере мы указали столбец ‘name’ как ключ для поиска дубликатов. Аргумент keep=’first’ означает, что будет оставлен первый встреченный дубликат, а остальные будут удалены. Если вы хотите сохранить последний дубликат, замените ‘first’ на ‘last’.
Если вы хотите удалить дубликаты по всем столбцам, то просто укажите аргумент subset=None:
df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=True)
После выполнения этой операции DataFrame будет содержать только уникальные строки. Удаление дубликатов помогает упростить анализ данных и избежать искажений в результатах. Помните, что перед удалением дубликатов всегда стоит проанализировать данные и убедиться, что удаление не повредит целостности информации.
Другие уроки курса "Python"
- Создание списка через цикл
- Разность множеств
- Хеширование паролей с использованием salt
- Атрибуты массивов в Numpy
- Расчет времени выполнения
- Перевод эмодзи и эмотиконов.
- Комплексные числа в Python
- Применение промокода в Много лосося
- Проверка кортежей.
- Изменение переменной в Python: nonlocal
- Работа с модулем bisect
- Работа с очередями в Python
- Метод count() для списков
- Подсчет элементов в Python
- Работа с OpenCV
- Синхронизация потоков с time.sleep()
- Декоратор @override
- Описание скриптов в README
- Удаление элементов из списка в Python
- Класс Counter() для подсчета элементов
- Сравнение def и lambda функций в Python
- Исключение NotImplementedError
- Модуль math: основные функции
- Переопределение метода xor в Python
- Аннотации типов в Python
- Скрытие вывода данных
- Функция enumerate в Python
- Создание словаря через dict comprehension
- Работа с NumPy
- Преобразование строки в число
- Преобразование регистра символов
- Нахождение самого длинного слова в списке с помощью max
- Форматирование данных с pprint
- Декораторы в Python
- Перевернуть список в Python
- Библиотека Chartify: руководство
- Работа с YAML в Python: PyYAML.
- Библиотека schedule: планировщик задач
- Генераторы списков в Python
- Оформление кода на Python
- Вычисление натуральных логарифмов в NumPy
- Выбор редактора кода.
- Метод __irshift__ для Python
- Запуск асинхронной корутины
- Регулярные выражения: метод match
- Просмотр внешнего файла в Python
