极客笔记Python – 不重复地连接Pandas数据框
在数据分析领域中，经常需要将不同数据源中的数据拼接在一起，构成一个完整的数据集。Pandas是一个流行的Python数据处理库，它提供了连接和合并多个数据框的功能。然而，在实际使用中，可能会出现需要连接两个数据框，但数据中出现重复项的情况，这时我们就需要使用Pandas的不重复连接方法。
在本文中，我们将深入了解如何使用Pandas的不重复连接方法，在代码实现中，我们将使用两个数据框——A和B。其中，A数据框包含了唯一的ID和一些其他列；B数据框包含相同ID的多个行和其他列。
首先，我们需要导入Pandas库和两个数据框，并查看它们的前五行。
import pandas as pd
# 创建数据框A
A = pd.DataFrame({
'ID': ['1', '2', '3', '4', '5'],
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emma']
})
# 创建数据框B
B = pd.DataFrame({
'ID': ['1', '1', '3', '3', '3', '4'],
'Score': [20, 30, 25, 35, 40, 45]
})
# 查看数据框A的前5行
print(A.head())
# 查看数据框B的前5行
print(B.head())
输出结果：
ID Name
0 1 Alice
1 2 Bob
2 3 Charlie
3 4 David
4 5 Emma
ID Score
0 1 20
1 1 30
2 3 25
3 3 35
4 3 40
现在我们要将两个数据框连接起来，以ID列为键值。我们可以使用pd.merge()函数连接两个数据框，并在on参数中指定连接时使用的键值列。
# 连接数据框A和B
merged = pd.merge(A, B, how='left', on='ID')
# 查看连接后的数据框前5行
print(merged.head())
输出结果：
ID Name Score
0 1 Alice 20.0
1 1 Alice 30.0
2 2 Bob NaN
3 3 Charlie 25.0
4 3 Charlie 35.0
连接后的数据框包含了Name和Score列的数据，但我们发现Score列中有重复值。如果我们要去除这些重复项，保证每个ID只有一个对应的Score值，应该怎么做？
这时，我们可以使用drop_duplicates()函数去除数据框中的重复项，如下所示：
# 去除连接后的数据框中的重复项
no_duplicate = merged.drop_duplicates(subset='ID')
# 查看去除重复项后的数据框前5行
print(no_duplicate.head())
输出结果：
ID Name Score
0 1 Alice 20.0
2 2 Bob NaN
3 3 Charlie 25.0
5 4 David 45.0
6 5 Emma NaN
这个结果看起来很好，但是仔细发现有一些问题：在Score列中，我们失去了一些不重复出现的数据。这是因为我们在连接数据框时使用了how='left'的选项，意味着我们只保留了左边数据框A中的所有行及其对应的ID。对应的右边数据框B中的行不会出现在结果中，因此某些不出现在左边数据框中的ID对应的Score值都为NaN，并最终被drop_duplicates()函数去除了。
为了保留所有的Score值并仍然去除重复项，我们可以使用groupby()函数对数据框进行分组，然后使用first()函数获取每个分组的第一个值，这样我们就可以在不重复的情况下保留每个ID对应的第一个Score值。
# 对连接后的数据框进行分组，并获取每个分组的第一个值
grouped = merged.groupby('ID').first().reset_index()
# 查看去除重复项后的数据框前5行
print(grouped.head())
输出结果：
ID Name Score
0 1 Alice 20.0
1 2 Bob NaN
2 3 Charlie 25.0
3 4 David 45.0
4 5 Emma NaN
这样，我们就成功地去除了重复项，并保留了每个ID对应的第一个Score值。
结论
在使用Pandas连接数据框时，可能会出现数据中的重复项。为了去除这些重复项，我们可以使用drop_duplicates()函数，但这可能会导致一些不重复出现的数据丢失。为了保留所有数据并仍然去除重复项，我们可以使用groupby()函数对数据框进行分组，然后使用first()函数获取每个分组的第一个值。这样，我们就可以在不重复的情况下保留每个键值对应的第一个值。