在没有 drop_duplicates 的情况下删除重复的 Pandas答案

【问题标题】：Removing duplicates Pandas without drop_duplicates在没有 drop_duplicates 的情况下删除重复的 Pandas
【发布时间】：2022-01-12 21:28:20
【问题描述】：

请注意，在转向您之前，我已经浏览了各种帖子。事实上，我尝试实现中提供的解决方案：dropping rows from dataframe based on a "not in" condition

我的问题如下。假设我有一个巨大的数据框，我想删除其中的重复项。我很清楚我可以使用 drop_duplicates 因为它是最快的最简单的方法。但是，我们的老师希望我们创建一个包含重复项 ID 的列表，然后根据这些值是否包含在上述列表中来删除它们。

#My list
list1 = ['s1' , 's2']
print(len(list1))
#My dataframe
data1 = pd.DataFrame(data={'id':['s1' , 's2', 's3', 's4', 's5' , 's6']})
print(len(data1))
#Remove all the rows that hold a value contained in list1 matched against the 'id' column
data2 = data1[~data1.id.isin(list1)]
print(len(data2))

现在，让我们看看输出：

Len list1 = 135
Len data1 = 8942
Len data2 = 8672

所以，我得出的结论是，我的代码以某种方式将要删除的行加倍并删除它们。

但是，当我采用 drop_duplicates 方法时，我的代码可以正常工作并删除 135 行。

谁能帮我理解为什么会这样？我试图尽可能简化问题。

非常感谢！

【问题讨论】：

8942 - 8672 = 270 = 135 * 2 嗯....
也许list1中的每个id都有两行？
请注意，您也可以像这样删除行：data1.set_index('id').drop(list1).reset_index()
非常感谢，我检查了前50行，实际上有2-3行具有相同的id。话虽这么说，有没有办法限制最多 1 个样本的去除？

标签： pandas dataframe duplicates isin

【解决方案1】：

这是一种非常痛苦的方式来做你所要求的。也许有人会看到这一点，并采取一种不那么痛苦的方式。我特别远离groupby('id').first() 作为删除重复项的手段，因为您提到需要首先创建一个重复项列表。但这将是我的下一个最佳建议。

无论如何，我在您的示例中添加了 s1 和 s2 的副本

df = pd.DataFrame(data={'id':['s1' , 's2', 's3', 's4', 's5' , 's6', 's1' , 's2', 's2']})

查找具有超过 1 个条目的 ID（假设重复）。在这里，我确实使用 groupby 来获取计数并保持 >1 并将唯一值发送到 a 列表

dup_list = df[df.groupby('id')['id'].transform('count') > 1]['id'].unique().tolist()
print(dup_list)

['s1', 's2']

然后遍历列表查找重复的索引并删除除第一个以外的所有索引

for id in dup_list:
    # print(df[df['id']==id].index[1:].to_list())
    drp = df[df['id']==id].index[1:].to_list()
    df.drop(drp, inplace=True)
df

   id
0  s1
1  s2
2  s3
3  s4
4  s5
5  s6

索引 6 和 7 已删除

【讨论】：