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Python-PandasDataFrameから重複する値を削除します


Pandas DataFrameから重複する値を削除するには、drop_duplicates()メソッドを使用します。最初に、3列のDataFrameを作成します-

dataFrame = pd.DataFrame({'Car': ['BMW', 'Mercedes', 'Lamborghini', 'BMW', 'Mercedes', 'Porsche'],'Place': ['Delhi', 'Hyderabad', 'Chandigarh', 'Delhi', 'Hyderabad', 'Mumbai'],'UnitsSold': [95, 70, 80, 95, 70, 90]})

重複する値を削除する-

dataFrame = dataFrame.drop_duplicates()

以下は完全なコードです-

import pandas as pd

# Create DataFrame
dataFrame = pd.DataFrame({'Car': ['BMW', 'Mercedes', 'Lamborghini', 'BMW', 'Mercedes', 'Porsche'],'Place': ['Delhi', 'Hyderabad', 'Chandigarh', 'Delhi', 'Hyderabad', 'Mumbai'], 'UnitsSold': [95, 70, 80, 95, 70, 90]})

print"Dataframe...\n", dataFrame

# counting frequency of column Car
count = dataFrame['Car'].value_counts()
print"\nCount in column Car"
print(count)

# removing duplicates
dataFrame = dataFrame.drop_duplicates()
print"\nUpdated DataFrame after removing duplicates...\n",dataFrame

# counting frequency of column Car after removing duplicates
count = dataFrame['Car'].value_counts()
print"\nCount in column Car"
print(count)

出力

これにより、次の出力が生成されます-

Dataframe...
           Car        Place   UnitsSold
0          BMW        Delhi         95
1     Mercedes    Hyderabad         70
2  Lamborghini   Chandigarh         80
3          BMW        Delhi         95
4     Mercedes    Hyderabad         70
5      Porsche       Mumbai         90

Count in column Car
BMW            2
Mercedes       2
Porsche        1
Lamborghini    1
Name: Car, dtype: int64

Updated DataFrame after removing duplicates...
           Car         Place   UnitsSold
0          BMW        Delhi         95
1     Mercedes    Hyderabad         70
2  Lamborghini   Chandigarh         80
5      Porsche       Mumbai         90

Count in column Car
BMW           1
Porsche       1
Lamborghini   1
Mercedes      1
Name: Car, dtype: int64

  1. Python Pandas –null以外の値を転送します

    「方法」を使用します ” fillnaのパラメータ () 方法。フォワードフィルには、値「 ffill」を使用します ’を以下に示すように- fillna(method='ffill') 以下が、いくつかのNaN値を使用してMicrosoftExcelで開いたCSVファイルであるとしましょう- まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードする- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\S

  2. Python Pandas –null以外の値を逆方向に伝播する

    「方法」を使用します ” fillnaのパラメータ () 方法。後方塗りつぶしには、値「bfill」を使用します 以下に示すように- fillna(method='bfill') 以下が、いくつかのNaN値を使用してMicrosoftExcelで開いたCSVファイルであるとしましょう- まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードする- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesD