Pandas中使用groupby删除重复数据

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas中的groupby函数删除重复数据。在现代数据分析和机器学习应用中，数据重复性通常会导致结果的偏差和误差。因此，我们需要更好地理解如何在数据集中删除重复的行，以便在进一步的分析中更准确地理解数据。
阅读更多：Pandas 教程

1. 分组聚合

Pandas中的分组聚合是数据分析和机器学习应用中最常见的操作之一。在将数据分组后，可以计算分组的统计量、size等指标。例如，以下代码将介绍如何使用groupby函数将数据分组，并使用agg函数聚合分组数据：

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {'key':['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'], 'value':[1, 2, 3, 1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据key列进行分组，并计算平均值和标准差
grouped = df.groupby('key')
result = grouped.agg(['mean', 'std'])
print(result)

输出结果如下所示：

       value          
        mean       std
key                   
A    1.000000  0.000000
B    2.000000  0.000000
C    3.000000  0.000000

在这个例子中，按照key列分组，对每个分组计算了平均值和标准差。在分组聚合的基础上，我们将介绍如何使用groupby来删除重复数据。

2. 删除重复记录

在Pandas中，可以使用drop_duplicates函数来删除DataFrame或Series中的重复行。以下是一个简单的示例，展示如何使用drop_duplicates函数删除dataframe中的重复行：

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {'key':['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'], 'value':[1, 2, 3, 1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除重复的行
df = df.drop_duplicates()
print(df)

输出结果如下所示：

  key  value
0   A      1
1   B      2
2   C      3

以上代码中，我们使用drop_duplicates来删除DataFrame中的重复数据。在本例中，我们只保留了第一个重复行。但是，有些情况下，您需要根据数据集中的一些列来删除重复的行。

3. 根据列删除重复记录

使用groupby函数可以轻松地找到和删除基于列的重复记录。在使用groupby函数之前，让我们看一个DataFrame，其中有一些重复的记录：

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {'key':['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], 'value1':[1, 2, 3, 4, 5, 6], 'value2':[2, 3, 4, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果如下所示：

  key  value1  value2
0   A       1       2
1   A       2       3
2   B       3       4
3   B       4       5
4   C       5       6
5   C       6       7

在这个数据集中，有两行分别是key=A和key=B重复的。如果我们想在key列上删除重复行，我们可以使用groupby和drop_duplicates函数来完成。

# 按照key列分组，删除重复数据
df = df.groupby('key').apply(lambda x: x.drop_duplicates())
print(df)

输出结果如下所示：

      key value1  value2
key                
A   0   A       1       2
    1   A       2       3
B   2   B       3       4
    3   B       4       5
C   4   C       5       6
    5   C       6       7

在上面的代码中，我们使用groupby函数根据key列分组数据。接下来，我们将创建一个lambda函数，用于从每个分组中删除重复数据。最终，我们将得到一个已经删除重复数据的数据集。

4. 应用到多列上的删除

除了使用单独的列来删除重复记录之外，您还可以根据多列进行删除。以下代码示例说明了如何根据两个不同列中的值删除重复记录：

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {'key1':['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'key2':['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'],
        'value1':[1, 2, 3, 4, 5, 6], 'value2':[2, 3, 4, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果如下所示：

  key1 key2  value1  value2
0    A    X       1       2
1    A    Y       2       3
2    B    X       3       4
3    B    Y       4       5
4    C    X       5       6
5    C    Y       6       7

在上面的数据集中，我们可以看到有两行记录（key1=A和key1=B），其value1和value2都是重复的。这是我们可以丢弃掉的。但是，两行具有不同的key2值。如果我们想保留两个键（key1和key2）中都不同的记录，我们可以像下面这样：

# 按照多列分组，删除重复数据
df = df.groupby(['key1', 'key2']).apply(lambda x: x.drop_duplicates())
print(df)

输出结果如下所示：

       key1 key2  value1  value2
key1 key2                       
A    X     A    X       1       2
     Y     A    Y       2       3
B    X     B    X       3       4
     Y     B    Y       4       5
C    X     C    X       5       6
     Y     C    Y       6       7

在上面的代码中，我们还是使用groupby函数将数据集分组。然后，我们使用lambda函数删除分组中的重复记录。最后，我们按照key1和key2两个列对分组的结果进行了索引，以确保我们删除了根据多列重复的记录。