加載數(shù)據(jù)

首先，我們需要加載到所需要的數(shù)據(jù)，這里我們所需要的數(shù)據(jù)是同過(guò)sample函數(shù)采樣過(guò)來(lái)的。

import pandas as pd 
#這里說(shuō)明一下，clean_beer.csv數(shù)據(jù)有兩千多行數(shù)據(jù)
#所以從其中采樣一部分，來(lái)進(jìn)行演示，當(dāng)然可以簡(jiǎn)單實(shí)用data.head()也可以做練習(xí)
data = pd.read_csv('clean_beer.csv')
data_sam = data.sample(frac=0.1,weights=data['ounces'].values)
data_sam1 = data_sam
data_sam

我們采用data[‘ounces']列為權(quán)重對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，并將結(jié)果賦值給data_sam1,其中data_sam和data_sam1是后續(xù)我們需要用到的兩個(gè)數(shù)據(jù)（因?yàn)樾枰獙蓚€(gè)數(shù)據(jù)合并，并去除重復(fù)）

此時(shí)，data_sam和data_sam1的數(shù)據(jù)是一樣的。

data_sam數(shù)據(jù)

data_sam

data_sam1數(shù)據(jù)

data_sam1

sample抽樣函數(shù)

簡(jiǎn)要介紹一下sample函數(shù)

df.sample()就是抽樣函數(shù)，參數(shù)如下：

df.sample(n=None,frac=None,replace=Flase,weights=None,random_state=None,axis=None)

參數(shù)說(shuō)明：

**n：**就是樣本量，如果不寫(xiě)，就是抽一條數(shù)據(jù)

**frac：**抽樣比，就是樣本量占全樣本的比例，如frac=0.3 ，注意n和frac不能共存

replace：是否放回，默認(rèn)是不放回，如果有放回(replace=True)可以選擇比df長(zhǎng)度更多的元素回來(lái)

weights：樣本權(quán)重，自動(dòng)歸一化，可以以某一列為權(quán)重

random_state：隨機(jī)狀態(tài)。就是為了保證程序每次運(yùn)行得到的結(jié)果都一樣

axis：抽樣維度，0是行，1是列，默認(rèn)為0

指定需要更新的值

接下來(lái)，我們對(duì)data_sam1的值進(jìn)行更新，主要是將data_sam1的ounces屬性列值加上后綴'.0 oz'，具體代碼如下：

data_sam1['ounces'] = data_sam1['ounces'].astype('str') + '.0 oz'
data_sam1

對(duì)data_sam1的值進(jìn)行顯示，其中我們可以看到，ounces的值已經(jīng)全部加上了我們所指定的后綴：

現(xiàn)在，我們已經(jīng)得到的新的值，接下來(lái)的目標(biāo)就是如何將我們已經(jīng)得到的新值，更新到data_sam中

append直接添加

從標(biāo)題可以看到，我們使用的是append方法進(jìn)行直接添加。

data_sam = data_sam.append(data_sam1,ignore_index=True)
data_sam

我們將data_sam1使用append方法添加到data_sam最后一行的后面。下面展示其結(jié)果，并詳細(xì)介紹append的用法。

可以看到，行數(shù)已經(jīng)有原來(lái)的241改為現(xiàn)在的482rows，顯然我們此時(shí)已經(jīng)成功使用append添加數(shù)據(jù)成功。不過(guò)我們想要的不止是簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單的添加數(shù)據(jù)在最后一行，而是想要把我們?cè)黾雍缶Y的那一列更新到原來(lái)的數(shù)據(jù)中，所以最后一步就是去重。

append函數(shù)用法

append（）函數(shù)的語(yǔ)法為：

DataFrame.append(other,ignore_index=False,verify_integrity=False,sort=None)

參數(shù)說(shuō)明：

• other: DataFrame，Series或Dict式對(duì)象，其行將添加到調(diào)用方DataFrame中。
• ignore_index: 如果為T(mén)rue，則將忽略源DataFrame對(duì)象中的索引。
• verify_integrity:如果為T(mén)rue，則在創(chuàng)建具有重復(fù)項(xiàng)的索引時(shí)引發(fā)ValueError 。
• sort: 如果源DataFrame列未對(duì)齊，則對(duì)列進(jìn)行排序。 不建議使用此功能。 因此，我們必須傳遞sort=True來(lái)排序和靜音警告消息。 如果傳遞了sort=False ，則不會(huì)對(duì)列進(jìn)行排序，并且會(huì)忽略警告。

根據(jù)某一列key值進(jìn)行去重（key唯一）

接下來(lái)，就是最后一個(gè)步驟，也就是根據(jù)ounces列對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去重。
通過(guò)duplicated()函數(shù)可以看到數(shù)據(jù)還是有很多重復(fù)的。

data_sam.duplicated(['id'],keep='first')

DataFrame.drop_duplicated(self，subset = None，keep ='first')
subset ： 列標(biāo)簽或標(biāo)簽序列，可選僅考慮某些列來(lái)標(biāo)識(shí)重復(fù)項(xiàng)，默認(rèn)情況下使用所有列
keep ： {'first'，'last'，F(xiàn)alse}，默認(rèn)為'first'
		first：將重復(fù)項(xiàng)標(biāo)記True為第一次出現(xiàn)的除外。
		last：將重復(fù)項(xiàng)標(biāo)記True為最后一次除外。
		False：將所有重復(fù)項(xiàng)標(biāo)記為T(mén)rue。

既然知道數(shù)據(jù)中是有重復(fù)項(xiàng)的，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的觀察可以看到，數(shù)據(jù)的id是唯一的，所以我們以id這一列為契機(jī)，來(lái)進(jìn)行我們的去重操作。具體代碼如下：

data_sam = data_sam.drop_duplicates(subset = 'id')
data_sam

最后來(lái)看一看，我們最后的結(jié)果是不是已經(jīng)成功去重，或者說(shuō)是不是我們想要的最終結(jié)果呢？？？

根據(jù)上面的圖片結(jié)果，可以看到我們已經(jīng)執(zhí)行成功，得到的確實(shí)是我們起初想要的一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)果。有興趣的也可以去試一下merge和update聯(lián)合的操作進(jìn)行更新數(shù)據(jù)，看看是不是也能成功。

到此這篇關(guān)于pandas去除重復(fù)值的實(shí)戰(zhàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas去除重復(fù)值內(nèi)容請(qǐng)搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！

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