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python的去重以及數(shù)據(jù)合并的用法說明_python

作者：Just_do_it_2018 ? 更新時間： 2023-04-12 編程語言

python去重及數(shù)據(jù)合并

drop_dupicates

參數(shù)含義：

  • subset：即表示要去重指定參考的列
  • keep : {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’

inplace:boolean, default False, 直接在原來的數(shù)據(jù)上修改還是保留副本

data = pd.DataFrame({'id':[1,1,2],'value':[12,14,27]})

#第一個參數(shù)傳入需要比對的列,在"id"列有相同的id,則進(jìn)行去重
data.drop_duplicates(['id'],keep='last',inplace=True)

#我想比較"id"、"value"兩列的值全部相同時則去重
data.drop_duplicates(['id','value'],keep='last',inplace=True)

#如果想直接比較數(shù)據(jù)中的全部列都相同時才能去除，則可以按照如下方法.keep默認(rèn)的是保留第一個
data.drop_duplicates()

merge

首先關(guān)于連接，從SQL中的可以得知，連接主要分為外連接和內(nèi)連接：

內(nèi)連接

內(nèi)連接是指在兩個數(shù)據(jù)表中，根據(jù)其指定合并的列，找到其交集，也就是既在df1中出現(xiàn)，也在df2中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)

df1=pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],
? ? ? ? ? ? ? ? ? 'data':range(7)})
df2=pd.DataFrame({'key':['a','b','d'],
? ? ? ? ? ? ? ? ? 'data2':range(3)})
df = pd.merge(df1,df2,on='key',how='inner') #不寫how也沒關(guān)系，因為merge默認(rèn)的就是內(nèi)連接?

假設(shè)如果在df1和df2中的指定要合并的列的列名不一致的話，則需要顯式指定根據(jù)哪一列進(jìn)行合并

df3=pd.DataFrame({'key1':['b','b','a','c','a','a','b'],
? ? ? ? ? ? ? ? ? 'data':range(7)})
df4=pd.DataFrame({'key2':['a','b','d'],
? ? ? ? ? ? ? ? ? 'data2':range(3)})
df = pd.merge(df3,df4,left_on='key1',right_on='key2')
# 該結(jié)果比上面的on='key'的結(jié)果多一列相同的列，但是兩個的本質(zhì)是一樣的，都是內(nèi)連接

外連接

外連接可以分為三種，全外連接、左連接和右連接。

全外連接就是保留兩個表中指定合并的列關(guān)鍵字的并集，然后在左右兩個表中找到相對應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行填充，沒有的用NAN代替

df1=pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],
? ? ? ? ? ? ? ? ? 'data':range(7)})
df2=pd.DataFrame({'key':['a','b','d'],
? ? ? ? ? ? ? ? ? 'data2':range(3)})

df = pd.merge(df1,df2,on='key',how='outer')

右連接是保留右表中指定列的所有關(guān)鍵字，然后去左表中找到指定列對應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充，沒有的就NAN代替

df = pd.merge(df1,df2,on='key',how='right')

左連接是保留左表中指定列的所有關(guān)鍵字，然后去右表中找到指定列對應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充，沒有的就NAN代替

df = pd.merge(df1,df2,on='key',how='left')

python去重腳本

可以用來去除字典、漏洞數(shù)量等

使用方法，將要去重的部分保存成為csv格式，并命名為all.csv，直接執(zhí)行后，會在當(dāng)前目錄下生成qc.csv的文件！

#coding:utf-8

ciku=open(r'all.csv','r') ? #打開需要去重文件
xieci=open(r'qc.csv','w') ? #打開處理后存放的文件
cikus=ciku.readlines()?
list2 = {}.fromkeys(cikus).keys() ? ? #列表去重方法，將列表數(shù)據(jù)當(dāng)作字典的鍵寫入字典，依據(jù)字典鍵不可重復(fù)的特性去重
i=1
for line in list2:
?? ?if line[0]!=',':
?? ??? ?# print line[0:-1].decode('utf-8').encode('gbk')
?? ??? ?# print ?u"writing"+i
?? ??? ?i+=1
?? ??? ?xieci.writelines(line)
xieci.close()

總結(jié)

原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_32618817/article/details/80430292

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