numpy 去除重复行|极客笔记

numpy 去除重复行

在数据处理中，经常会遇到需要去除重复行的情况。numpy提供了一种简便的方法来实现去除重复行的操作，可以帮助我们更高效地处理数据。

numpy.unique 函数

numpy中的numpy.unique函数可以用来去除数组中的重复元素，并返回唯一值。当数组是一维的时候，numpy.unique函数会直接返回去除重复元素后的数组。但是当数组是多维的时候，我们需要借助另外一个参数axis来指定沿着哪个轴去除重复元素。

下面我们首先来看一个简单的一维数组的去重操作：

import numpy as np

# 创建一个包含重复元素的数组
arr = np.array([1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5])

# 使用numpy.unique函数去除重复元素
unique_arr = np.unique(arr)

print(unique_arr)

运行上述代码，输出为：

[1 2 3 4 5]

可以看到，重复的元素1、2、3被去除，最终得到了一个去重后的数组。

接下来，我们来看一个二维数组的去重操作：

arr_2d = np.array([[1, 2, 3], 
                   [4, 5, 6],
                   [1, 2, 3]])

unique_arr_2d = np.unique(arr_2d, axis=0)

print(unique_arr_2d)

运行上述代码，输出为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

可以看到，原始的二维数组中的重复行[1, 2, 3]被去除，最终得到了一个去除重复行后的二维数组。

numpy中的重复行处理

但是，numpy.unique函数只能用于去除一维和二维数组中的重复行，当处理二维以上的数组时就无法直接使用了。这时候，我们可以通过一些技巧来实现对多维数组中重复行的去除。

方案一：利用`set`来处理

可以将多维数组展开成一维数组后，再使用numpy.unique函数去除重复元素，最后再将得到的数组转换回原来的维度。

arr_3d = np.array([[[1, 2, 3], 
                    [4, 5, 6],
                    [1, 2, 3]],

                   [[7, 8, 9],
                    [4, 5, 6],
                    [7, 8, 9]]])

# 将三维数组展开成二维数组
arr_2d_flatten = arr_3d.reshape(-1, arr_3d.shape[-1])

# 使用numpy.unique函数去除重复行
unique_arr_2d_flatten = np.unique(arr_2d_flatten, axis=0)

# 将二维数组恢复成原来的维度
unique_arr_3d = unique_arr_2d_flatten.reshape(-1, arr_3d.shape[1], arr_3d.shape[2])

print(unique_arr_3d)

通过上述代码，我们可以实现对三维数组中重复行的去除操作。

方案二：利用`pandas`库

另外一种处理多维数组中重复行的方法是利用pandas库的drop_duplicates函数。drop_duplicates函数可以对数据框去除重复行，非常方便。

import pandas as pd

# 将数组转换为数据框
df = pd.DataFrame(arr_3d.reshape(-1, arr_3d.shape[-1]))

# 使用drop_duplicates函数去除重复行
unique_df = df.drop_duplicates()

# 将数据框转换为数组
unique_arr_3d = unique_df.values.reshape(-1, arr_3d.shape[1], arr_3d.shape[2])

print(unique_arr_3d)

通过以上方法，我们可以轻松地处理多维数组中的重复行。