【问题标题】：Drop all duplicate rows across multiple columns in Python Pandas在 Python Pandas 中删除多列中的所有重复行
【发布时间】：2014-07-03 06:13:10
【问题描述】：

pandasdrop_duplicates 函数非常适合“唯一化”数据帧。但是，要传递的关键字参数之一是take_last=True 或take_last=False，而我想删除所有列子集中重复的行。这可能吗？

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

例如，我想删除与列 A 和 C 匹配的行，所以这应该删除第 0 行和第 1 行。

【问题讨论】：

标签： python pandas duplicates drop-duplicates

【解决方案1】：

实际上，删除第 0 行和第 1 行只需要（保留任何包含匹配 A 和 C 的观测值。）：

In [335]:

df['AC']=df.A+df.C
In [336]:

print df.drop_duplicates('C', take_last=True) #this dataset is a special case, in general, one may need to first drop_duplicates by 'c' and then by 'a'.
     A  B  C    AC
2  foo  1  B  fooB
3  bar  1  A  barA

[2 rows x 4 columns]

但我怀疑你真正想要的是这个（保留一个包含匹配的 A 和 C 的观察结果。）：

In [337]:

print df.drop_duplicates('AC')
     A  B  C    AC
0  foo  0  A  fooA
2  foo  1  B  fooB
3  bar  1  A  barA

[3 rows x 4 columns]

编辑：

现在更清楚了，因此：

In [352]:
DG=df.groupby(['A', 'C'])   
print pd.concat([DG.get_group(item) for item, value in DG.groups.items() if len(value)==1])
     A  B  C
2  foo  1  B
3  bar  1  A

[2 rows x 3 columns]

【讨论】：

如果那是我想要的，我会使用 df.drop_duplicates(['A','C']) 作为默认值，就像我在问题中提到的那样，保持一个观察结果是第一个或最后一个 - 尽管我刚刚意识到我有关键字错误，因为我是凭记忆写的。我想要的是删除感兴趣的列上所有相同的行（示例数据中的 A 和 C）。

【解决方案2】：

使用groupby 和filter

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A":["foo", "foo", "foo", "bar"], "B":[0,1,1,1], "C":["A","A","B","A"]})
df.groupby(["A", "C"]).filter(lambda df:df.shape[0] == 1)

【讨论】：

【解决方案3】：

现在有了drop_duplicates 和keep 参数，这在pandas 中变得容易多了。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A":["foo", "foo", "foo", "bar"], "B":[0,1,1,1], "C":["A","A","B","A"]})
df.drop_duplicates(subset=['A', 'C'], keep=False)

【讨论】：

如果我的列没有明确标记怎么办？如何仅根据索引选择列？
可能是df.reindex(df.iloc[:,[0,2]].drop_duplicates(keep=False).index)?
你可以试试df.drop_duplicates(subset=[df.columns[0:2]], keep = False)
如果您的subset 只是像A 这样的单列，keep=False 将删除所有行。如果您将keep 定义为first 或last，您将至少保留一条记录。它不适用于该问题，但如果您的子集是单列（如我的情况），则此信息在处理 drop_duplicates 方法时可能会有所帮助：您可能会丢失很多记录，而不仅仅是删除重复项。问候:)。

【解决方案4】：

只想在 drop_duplicates 上添加到 Ben 的答案：

keep: {‘first’, ‘last’, False}，默认‘first’

first ：删除除第一次出现的重复项。
last ：删除除最后一次出现的重复项。
False：删除所有重复项。

所以将keep 设置为 False 会给你想要的答案。

DataFrame.drop_duplicates(*args, **kwargs) 返回 DataFrame 删除重复行，可选地仅考虑某些列

参数：subset：列标签或标签序列，可选默认情况下，仅考虑某些列来识别重复项使用所有列保持：{'first'，'last'，False}，默认 ‘first’ first ：删除除第一次出现的重复项。最后的：删除除最后一次出现的重复项。假：全部丢弃重复。 take_last ：就地弃用：布尔值，默认为 False 是否删除重复项或返回副本 cols : kwargs 子集的唯一参数 [已弃用] 返回：去重：数据帧

【讨论】：

【解决方案5】：

如果要将结果存储在另一个数据集中：

df.drop_duplicates(keep=False)

或

df.drop_duplicates(keep=False, inplace=False)

如果需要更新相同的数据集：

df.drop_duplicates(keep=False, inplace=True)

以上示例将删除所有重复项并保留一个，类似于 SQL 中的DISTINCT *

【讨论】：

【解决方案6】：

尝试这些不同的东西

df = pd.DataFrame({"A":["foo", "foo", "foo", "bar","foo"], "B":[0,1,1,1,1], "C":["A","A","B","A","A"]})

>>>df.drop_duplicates( "A" , keep='first')

或

>>>df.drop_duplicates( keep='first')

或

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

【讨论】：