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我有大量数据，我试图根据 2 个字段删除重复项。样本集:
WOE_ID ISO Locationname Language Placetype Parent_ID ID Username
2347578 US Maine ENG State 23424977 1 sampleuser
2444322 US Maine ENG Town 12588275 1 sampleuser
2444324 US Maine ENG Town 12588852 1 sampleuser
2444326 US Maine ENG POI 12589403 1 sampleuser
2444327 US Maine ENG Town 12587582 1 sampleuser
2444325 US Maine ENG Country 12589315 1 sampleuser
28744443US Maine ENG Town 12590578 1 sampleuser
2444323 US Maine ENG Town 2374968 1 sampleuser
最佳答案
我想你可以使用ordered Categorical ，然后排序 DataFrame按栏目 Placetype来自 sort_values 然后 groupby 与聚合 first :
print (df)
WOE_ID ISO Locationname Language Placetype Parent_ID ID Username
0 2347578 US Maine ENG State 23424977 1 sampleuser
1 2444322 US Maine ENG Town 12588275 1 sampleuser
2 2444324 US Maine ENG Town 12588852 1 sampleuser
3 2444326 US Maine ENG POI 12589403 2 sampleuser
4 2444327 US Maine ENG Town 12587582 2 sampleuser
5 2444325 US Maine ENG Country 12589315 3 sampleuser
6 28744443 US Maine ENG Town 12590578 3 sampleuser
7 2444323 US Maine ENG Town 2374968 3 sampleuser
df.Placetype = df.Placetype.astype('category',
categories=['Country','State','Town','POI'],
ordered=True)
df = df.sort_values('Placetype').groupby('ID', as_index=False).first()
print (df)
ID WOE_ID ISO Locationname Language Placetype Parent_ID Username
0 1 2347578 US Maine ENG State 23424977 sampleuser
1 2 2444327 US Maine ENG Town 12587582 sampleuser
2 3 2444325 US Maine ENG Country 12589315 sampleuser
关于pandas - 根据优先级列表从 Pandas 中的另一个字段中删除 1 个字段上的重复项，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40868156/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！