Отбрасывание дубликатов по нескольким столбцам в Python Pandas

Функция Pandas Drop_duplicates устраняет дублированные строки из данных данных, неотесточенный инструмент для очистки данных. Чтобы расширить эту функциональность, можно указать столбцы для проверки уникальности. 0 foo 0 a 1 foo 1 a 2 foo 1 b 3 Бар 1 A

Предположим, вы хотите удалить строки, которые имеют идентичные значения в столбцах 'A' и 'C.' В этом случае ряды 0 и 1 будут устранены. Однако, с улучшенной функцией Drop_duplicates Pandas, теперь это ветерок. Введение параметра Keep позволяет управлять тем, как обрабатываются дубликаты. Настройка сохраняйте ложные df = pd.dataframe ({"a": ["foo", "foo", "foo", "bar"], "b": [0,1,1,1], "c": ["a", ",", "b", "a"]}) df.drop_duplicates (subsem = ['a', 'c'], Keep = false)

    A   B   C
0   foo 0   A
1   foo 1   A
2   foo 1   B
3   bar 1   A

a b c 2 foo 1 b 3 Бар 1 a

Как видите, строки 0 и 1 успешно удалены, оставляя только те строки, которые являются уникальными на основе значений в столбцах «a» и 'c.'