2021-07-21pandas删除重复列

最新推荐文章于 2025-11-07 09:01:15 发布
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#python #pandas

本文探讨了在Python数据分析中如何使用pandas处理重复列，介绍了两种方法：转置后drop_duplicates和duplicated标记剔除。通过实例展示了如何保留第一条重复数据并保持数据结构完整。

pandas删除重复列

问题描述

在处理数据时，发现列数据重复，因此需要对列数据进行删除，并保留第一条重复数据。
在这里插入图片描述

解决方法

经资料查询，发现两种解决方法，将数据进行转置后进行处理，结果转置回原数据，实现列的重复数据删除

  1. 使用drop_duplicates进行删除。此方法使用后，发现并未完全删除掉重复数据。
data.T.drop_duplicates(keep='first').T

在这里插入图片描述

  1. 使用duplicated 标记出重复行，并将其剔除
data.T[~data.T.index.duplicated()].T

在这里插入代码片
在这里插入图片描述

pandas dataframe 删除重复列
Hello Word!
03-25 1万+
https://blog.youkuaiyun.com/winner3/article/details/81053021 转置一下就可以 能够一次性去除所有重复的列，并保留第一列 太牛了。。
pandas删除重复列
i_newbie的博客
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pandas删除完全重复的列，行列转换
pandas去除重复列的实现方法
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主要介绍了pandas去除重复列的实现方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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可以使用 drop_duplicates() 函数，根据一列或多列进行去重，该函数用法转载自：pandas根据某列去重_pandas根据某一列去重-优快云博客
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pandas（文本去重）根据某列删除重复行 方法一： unique()函数，该函数用于获取Series对象的唯一值。这种方式对于数据只有一列的较为方便，否则，就要添加该列到原dataframe中。 import pandas as pd dic = {'name':['a', 'b', 'c', 'd'], 'comment':['abc', '真棒', '真棒', '123']} df = pd.DataFrame(dic) df Out[6]: name comment 0 a
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【Pandas】去除重复项函数drop_duplicates
Ashley的小窝
11-19 3101
返回去除重复行的DataFrame设置根据列名来判断重复值，默认值为所有列元素相同时才判定为重复值。决定保留的数据行。first：保留第一个出现的重复数据last：保留最后一个出现的重复数据False：删除所有的重复行设置是否在原DataFrame删除数据。若为True，则返回删除重复数据后的DataFrame。设置是否忽略行索引，去重后的结果的行索引不变。若为True，行索引则从0开始编号。
pandas---删除重复行、映射、异常值检测与过滤、抽样
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06-15 3411
返回布尔类型的Series对象，每个元素对应一行，如果该行不是第一次出现，则元素为True。映射的含义：创建一个映射关系列表，把values元素和一个特定的标签或者字符串绑定。唯一，去重，DataFrame没有unique，Series调用unique。，map()函数中可以使用lambda函数，适合处理某一单独的列。：既支持 Series，也支持 DataFrame。使用duplicated()函数检测重复的行。可以求得DataFrame对象每一列的标准差。查看每一列的描述性统计量。
Python小技巧--pandas多样化去重【实践】
故事猝不及防，发量秃如其来
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pandas数据处理之数据去重，pandas.DataFrame.drop_duplicates()与 pandas.DataFrame.duplicated()，多列去重以及互换列去重
pandas删除重复列名的列
03-31
要删除重复列名的列，可以使用pandas的drop_duplicates()函数。以下是一个示例代码： ```python import pandas as pd # 创建带有重复列名的DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9], 'A': [10, 11, 12]}) # 打印DataFrame print(df) # 删除重复列名的列 df = df.loc[:,~df.columns.duplicated()] # 打印处理后的DataFrame print(df) ``` 输出结果： ``` A B C 0 10 4 7 1 11 5 8 2 12 6 9 A B C 0 10 4 7 1 11 5 8 2 12 6 9 ``` 在这个示例中，我们首先创建了一个带有重复列名的DataFrame。然后，我们使用loc[]和~df.columns.duplicated()选择了没有重复列名的列，并重新赋值给df。最后，我们打印了处理后的DataFrame，可以看到重复列名的列已经被删除了。
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