Pandas数据清洗之数据分组和删除重复数据

数据分组

在Pandas中，你可以使用groupby()函数对DataFrame进行分组。这是一个非常强大的功能，可以基于一个或多个列的值来聚合数据。

这里是一个简单的例子来说明如何使用groupby()：

1. 导入Pandas库:

   import pandas as pd
   

2. 创建一个示例DataFrame:

   data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
   }
   df = pd.DataFrame(data)
   

3. 使用groupby()函数进行分组:

   grouped = df.groupby('A')
   

4. 应用聚合函数:

   • 要计算每个组中C列的总和：

     sum_grouped = grouped['C'].sum()
     

   • 要计算每个组中C列的平均值：

     mean_grouped = grouped['C'].mean()
     

如果你想要基于多列进行分组，只需将列名放在一个列表里即可：

grouped_multi = df.groupby(['A', 'B'])

你可以根据需要选择不同的聚合函数，例如sum(), mean(), count(), min(), max()等。

删除重复数据

在Pandas中，删除DataFrame中的重复行可以通过drop_duplicates()方法来实现。这个方法提供了很多选项来定制你如何处理重复的数据。

以下是一些基本用法：

示例代码：

1. 导入Pandas库:

   import pandas as pd
   

2. 创建一个示例DataFrame:

   data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
   }
   df = pd.DataFrame(data)
   

3. 删除重复行:

   • 删除所有列都相同的行：

     df_unique = df.drop_duplicates()
     

   • 只考虑特定列进行去重：

     df_unique = df.drop_duplicates(subset=['A', 'B'])
     

   • 保留最后一次出现的重复行：

     df_unique = df.drop_duplicates(keep='last')
     

   • 不保留任何重复行（即删除所有重复行）：

     df_unique = df.drop_duplicates(keep=False)
     

4. 查看结果:

   print(df_unique)
   

参数解释：

• subset=None: 指定要检查哪些列是否存在重复项。默认为 None，表示检查所有列。
• keep='first': 指定保留哪个版本的重复项。默认为 'first'，表示保留第一次出现的重复项；也可以设置为 'last' 以保留最后一次出现的重复项；如果设置为 False，则删除所有重复项。
• inplace=False: 如果设置为 True，则直接在原DataFrame上修改并返回 None。如果设置为 False（默认），则返回一个新的DataFrame。