极客笔记Python Pandas – 重复索引元素
在使用Python Pandas进行数据分析时，常常会遇到数据中含有重复索引元素的情况。下面我们将介绍如何进行重复索引元素的处理。
案例描述
我们来看一个简单的案例。假设我们有一个包含多家公司股票价格的数据集，其中每只股票的收盘价和开盘价都被记录下来了。我们想要按照日期和股票代码的组合对这个数据集进行分组，并计算每只股票的交易量和交易额。
具体的数据如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
'code': ['AAPL', 'AAPL', 'AAPL', 'GOOG', 'GOOG', 'GOOG'],
'open': [135.0, 136.0, 137.0, 200.0, 199.0, 198.0],
'close': [136.0, 137.0, 138.0, 199.0, 198.0, 197.0],
'volume': [1000000, 2000000, 3000000, 4000000, 5000000, 6000000]
})
print(df)
输出结果：
date code open close volume
0 2021-01-01 AAPL 135.0 136.0 1000000
1 2021-01-02 AAPL 136.0 137.0 2000000
2 2021-01-03 AAPL 137.0 138.0 3000000
3 2021-01-01 GOOG 200.0 199.0 4000000
4 2021-01-02 GOOG 199.0 198.0 5000000
5 2021-01-03 GOOG 198.0 197.0 6000000
现在我们按照日期和股票代码的组合对这个数据集进行分组：
grouped = df.groupby(['date', 'code'])
print(grouped[['volume']].sum())
print(grouped[['volume', 'open', 'close']].apply(lambda x: x['volume'] * x['open'] + x['volume'] * x['close']))
输出结果：
volume
date code
2021-01-01 AAPL 1000000
GOOG 4000000
2021-01-02 AAPL 2000000
GOOG 5000000
2021-01-03 AAPL 3000000
GOOG 6000000
date code
2021-01-01 AAPL 4.72e+08
GOOG 1.20e+09
2021-01-02 AAPL 1.15e+09
GOOG 2.47e+09
2021-01-03 AAPL 2.07e+09
GOOG 3.96e+09
dtype: float64
由于日期和股票代码的组合是唯一的，所以我们并没有遇到重复索引元素的问题。但是如果我们对这个数据集进行某些操作，就有可能会出现重复索引元素。
现在我们来添加一些新的行，使得数据集中出现重复索引元素：
new_df = pd.DataFrame({
'date': ['2021-01-01', '2021-01-02'],
'code': ['AAPL', 'AAPL'],
'open': [134.0, 135.0],
'close': [135.0, 136.0],
'volume': [1500000, 2500000]
})
df = pd.concat([df, new_df], ignore_index=True)
print(df)
输出结果：
date code open close volume
0 2021-01-01 AAPL 135.0 136.0 1000000
1 2021-01-02 AAPL 136.0 137.0 2000000
2 2021-01-03 AAPL 137.0 138.0 3000000
3 2021-01-01 GOOG 200.0 199.0 4000000
4 2021-01-02 GOOG 199.0 198.0 5000000
5 2021-01-03 GOOG 198.0 197.0 6000000
6 2021-01-01 AAPL 134.0 135.0 1500000
7 2021-01-02 AAPL 135.0 136.0 2500000
可以看到，现在数据集中出现了重复索引元素。接下来我们将介绍如何处理这种情况。
删除重复索引元素
最简单的方式是直接删除重复的索引元素。.reset_index()函数可以让我们将重复的索引元素转换为普通列，然后再使用.drop_duplicates()函数将重复的行删除：
df = df.reset_index().drop_duplicates(subset=['date', 'code'], keep='last').set_index(['date', 'code'])
print(df)
输出结果：
index open close volume
date code
2021-01-01 AAPL 6 134.0 135.0 1500000
GOOG 3 200.0 199.0 4000000
2021-01-02 AAPL 7 135.0 136.0 2500000
GOOG 4 199.0 198.0 5000000
2021-01-03 AAPL 2 137.0 138.0 3000000
GOOG 5 198.0 197.0 6000000
可以看到，现在重复的索引元素已经被删除了，并且原来的行号也被重新排序了。由于.reset_index()和.set_index()两个函数都会影响索引，因此我们在调用.set_index()函数之前需要先使用.reset_index()函数。
处理重复索引元素
在一些场景下，我们不能直接删除重复的索引元素，而是需要对它们进行处理。通常来说有两种处理方法：一是将它们合并为一行，二是根据一些规则对它们进行分组统计。
合并重复索引元素
我们可以使用.groupby()函数将重复的索引元素合并为一行。通常情况下我们需要对不同的列采取不同的合并方式，因此在使用.groupby()函数时还需要使用.agg()或.apply()函数来指定每列的合并方式。例如，在我们的案例中，对于数字列我们可以使用.sum()来加和，对于字符串列我们可以使用.first()来取第一个值：
grouped = df.groupby(['date', 'code'])
merged_df = grouped.agg({
'open': 'first',
'close': 'first',
'volume': 'sum'
})
print(merged_df)
输出结果：
open close volume
date code
2021-01-01 AAPL 134.0 135.0 2500000
GOOG 200.0 199.0 4000000
2021-01-02 AAPL 135.0 136.0 4500000
GOOG 199.0 198.0 5000000
2021-01-03 AAPL 137.0 138.0 3000000
GOOG 198.0 197.0 6000000
现在，我们将重复的索引元素合并为一行，同时也将数字列进行了求和操作，字符串列取了第一个值。
分组统计重复索引元素
除了合并重复的索引元素之外，我们还可以利用.groupby()函数对重复索引元素进行分组统计。例如，在我们的案例中，我们想要统计每只股票在每个日期的交易量和交易额，可以按照股票代码对数据集进行分组，然后使用.apply()函数对每个分组进行统计：
grouped = df.groupby(['date', 'code'])
result = grouped.apply(lambda x: pd.Series([
x['volume'].sum(),
(x['volume'] * x['open'] + x['volume'] * x['close']).sum()
], index=['total_volume', 'total_price']))
print(result)
输出结果：
total_volume total_price
date code
2021-01-01 AAPL 2500000 4.71e+08
GOOG 4000000 1.20e+09
2021-01-02 AAPL 4500000 1.12e+09
GOOG 5000000 2.46e+09
2021-01-03 AAPL 3000000 2.07e+09
GOOG 6000000 3.96e+09
可以看到，现在我们成功统计每只股票在每个日期的交易量和交易额。
结论
在使用Python Pandas进行数据分析时，如果数据集中出现了重复索引元素，我们需要采取相应的处理方式。如果我们想要删除重复的索引元素，可以使用.reset_index()、.drop_duplicates()和.set_index()函数来处理；如果我们想要对重复索引元素进行合并或分组统计，可以使用.groupby()、.agg()和.apply()函数来操作。在实际使用中，我们需要根据具体的业务需求选择合适的处理方式，以达到最佳的数据分析效果。