自合并后 Pandas 数据框中的重复项答案

【问题标题】：Duplicates in Pandas Dataframe after Self Merge自合并后 Pandas 数据框中的重复项
【发布时间】：2018-12-27 12:31:35
【问题描述】：

import pandas as pd

我有一个数据框表

d1 = pd.DataFrame({'ID_A':[1, 2, 3], 'name':['Micha', 'Micha', 'Lea']})

-----------------
- ID_A   - name  
-----------------
- 1      - Micha 
- 2      - Micha 
- 3      - Lea   
-----------------

我想做一个自我加入以获得以下内容

---------------------------
- ID_A_x - name  - ID_A_y -
---------------------------
- 1      - Micha - 1      -
- 1      - Micha - 2      -
- 3      - Lea   - 3      -
---------------------------

但是有

pd.merge(d1, d1, left_on='name', right_on='name', how='left')

我得到了对我来说相同的重复对，如何避免它们？这个结果不是我想要的：

---------------------------
- ID_A_x - name  - ID_A_y -
---------------------------
- 1      - Micha - 1      -
- 1      - Micha - 2      -
- 2      - Micha - 2      -
- 2      - Micha - 1      -
- 3      - Lea   - 3      -
---------------------------

请帮忙。

【问题讨论】：

标签： python pandas merge duplicates self-join

【解决方案1】：

我不确定我是否正确理解了您。但是一种可能的解决方案（我认为这是您想要的）可能是：

import pandas as pd
d1 = pd.DataFrame({'ID_A':[1, 2, 3], 'name':['Micha', 'Micha', 'Lea']})
pd.merge(d1.drop_duplicates(subset='name'), d1, on='name', how='left')

输出：

   ID_A_x   name  ID_A_y
0       1  Micha       1
1       1  Micha       2
2       3    Lea       3

【讨论】：

工作，谢谢。
我似乎遇到了同样的问题。删除重复项可能会起作用，但我担心它首先会产生它们。有更好的解决方案吗？
@ColoradoGranite 重复的原因是我们有非唯一的键。我们在“名称”上合并，Micha 在该列中出现了两次。我认为，避免重复的唯一方法是拥有唯一的键。因此，要回答您的问题，我无法根据上述数据找到更好的结果。

【解决方案2】：

pd.DataFrame({'ID_A_x':[1,1,2,2,3],
             'name':['Mi','Mi','Mi','Mi','Lea'],
             'ID_A_y':[1,2,2,1,3]}).drop_duplicates(['ID_A_y','name'])

【讨论】：

这非常适合事后清理。谢谢。
嗨@loegare，我可以有lib名称来显示“在..ms中执行，完成....”
@rean 它是一个 jupyter 笔记本扩展，不记得确切的名称