Tôi có DataFrame có các hàng trùng lặp. Tôi muốn nhận được một DataFrame với một chỉ mục duy nhất và không có bản sao. Bạn có thể bỏ các giá trị trùng lặp. Điều này có thể không? Nó sẽ được thực hiện bởi groupby?Pandas: dataframe duy nhất
In [29]: df.drop_duplicates()
Out[29]:
b c
1 2 3
3 4 0
7 5 9
Đã tìm ra một cách để thực hiện việc đó bằng cách đọc các ví dụ về tài liệu split-apply-combine.
df = pandas.DataFrame({'b':[2,2,4,5], 'c': [3,3,0,9]}, index=[1,1,3,7])
df_unique = df.groupby(level=0).first()
df
b c
1 2 3
1 2 3
3 4 0
7 5 9
df_unique
b c
1 2 3
3 4 0
7 5 9
này dựa trên các chỉ số hàng được nhân đôi cho hàng nơi các trường dữ liệu (b, c) được nhân đôi, làm cho hiệu quả phần chỉ số của hàng của bạn như là vector mà bạn muốn là duy nhất (không bị trùng lặp). – hobs
Nếu bạn đã sao chép mục nhập chỉ mục, đây là câu trả lời bạn muốn. – rogueleaderr
Tôi đã nhận 'ValueError: Chỉ mục chứa các mục trùng lặp, không thể định hình lại' khi thực hiện' unstack' trên MultIndex nhưng giải pháp này làm việc cho điều đó chỉ tôi phải làm 'df_unique = df.groupby (level = [0,1]). đầu tiên() ' – dashesy
Điều đáng lưu ý là việc này xảy ra lần đầu tiên hoặc lần xuất hiện cuối cùng. Vì vậy, bạn cần phải sắp xếp theo một số lượng khác đầu tiên (nếu bạn may mắn) hoặc làm một số logic nhóm phức tạp anyway. – ely
Điều này là sai. drop_duplicates chỉ hoạt động trên các giá trị (ít nhất là trong phiên bản của tôi). Bạn cần đặt lại_index nếu bạn muốn thả chỉ mục và giá trị hoặc chỉ làm việc với chỉ mục nếu bạn muốn có chỉ mục duy nhất. Có thể có một cách khác ngoài groupby để thực thi chỉ mục duy nhất? – mathtick
Sử dụng 'df.drop_duplicates (inplace = True)' nếu bạn không muốn gán một biến mới. –