Pandas 清除重复列

在本文中，我们将介绍Pandas中如何清除由于数据合并、数据拼接等操作而产生的重复列。在数据分析中，清除重复列是非常常见的处理方式，可以有效减小数据量，提高数据处理效率。

阅读更多：Pandas 教程

什么是重复列？

重复列是指在数据中，存在相同的列名（不区分大小写），而这些列的值完全相同。这种情况在数据拼接、数据合并等操作中比较容易出现。

Pandas如何清除重复列？

Pandas提供了多种方法来清除重复列，这里介绍其中两种：

方法一：使用iloc和unique

使用iloc和unique可以有效地筛选出重复列。

假设现有以下数据：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 30, 45, 35],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M'],
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']
}

df = pd.DataFrame(data)

我们可以使用以下代码删除重复列：

df = df.iloc[:, ~df.columns.duplicated()]

使用unique方法可以查看删除重复列后的结果：

print(df.columns.unique())

方法二：使用drop_duplicates

使用drop_duplicates方法可以删除所有重复列。

假设现有以下数据：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 30, 45, 35],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M'],
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']
}

df = pd.DataFrame(data)

我们可以使用以下代码删除重复列：

df = df.T.drop_duplicates().T

示例

假设现有以下数据：

import pandas as pd

data1 = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 30, 45, 35],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']
}

data2 = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'salary': [5000, 8000, 6000, 7000]
}

df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

使用merge方法合并两个数据：

df = pd.merge(df1, df2, on='name')

结果如下：

name    age gender  salary
Alice   25  F       5000
Bob     30  M       8000
Charlie 45  M       6000
David   35  M       7000

可以发现，在合并过程中，由于两个数据中都有name列，因此在合并后会出现重复列。使用以下代码可以删除重复列：

df = df.loc[:,~df.columns.duplicated()]

结果如下：

name    age gender  salary
Alice   25  F       5000
Bob     30  M       8000
Charlie 45  M       6000
David   35  M       7000

总结

以上介绍了在Pandas中如何清除重复列，提高数据处理效率。在进行数据合并、数据拼接等操作时，需要注意可能会出现重复列的情况。