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Python Dataframe 指定多列去重、求差集的方法
脚本专栏 2024/11/7 佚名
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1）去重

指定多列去重，这是在dataframe没有独一无二的字段作为PK（主键）时，需要指定多个字段一起作为该行的PK，在这种情况下对整体数据进行去重。

Attention：主要用到了drop_duplicates方法，并设置参数subset为多个字段名构成的数组。

具体代码如下：

 
>import pandas as pd 
>data={'state':[1,1,2,2,1,2,2],'pop':['a','b','c','d','b','c','d']}
>frame=pd.DataFrame(data) 
>frame
	pop	state
0	a	1
1	b	1
2	c	2
3	d	2
4	b	1
5	c	2
6	d	2
>frame.drop_duplicates(subset=['pop','state'])
	pop	state
0	a	1
1	b	1
2	c	2
3	d	2

2）求差集

假设有两个dataframe为a和b，a和b可以是相互包含的关系，现在想要将a中和b重复的内容去掉，也就是求差集，步骤如下：

（1）需要对两个dataframe进行去重。

（2）利用append方法，a=a.append(b)

（3）再次利用append方法，a=a.append(b)

（4）去重，利用drop_duplicates方法，a=a.drop_duplicates()，以及设置参数keep=False，意思就是只要有重复，重复的记录都去掉。（keep默认='first',也就是保留第一条记录）

具体代码如下：

>data_a={'state':[1,1,2],'pop':['a','b','c']}
>data_b={'state':[1,2,3],'pop':['b','c','d']}
>a=pd.DataFrame(data_a)
>a 
	pop	state
0	a	1
1	b	1
2	c	2
>b=pd.DataFrame(data_b) 
>b
	pop	state
0	b	1
1	c	2
2	d	3
>a = a.append(b)
>a = a.append(b)
>result = a.drop_duplicates(subset=['pop','state'],keep=False)
>result
	pop	state
0	a	1

以上这篇Python Dataframe 指定多列去重、求差集的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
dataframe,差集
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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