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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章pandas去重复行并分类汇总的实现方法由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
今天主要记录一下pandas去重复行以及如何分类汇总。以下面的数据帧作为一个例子： 。
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1
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|
import
pandas as pd
data
=
pd.dataframe({
'产品'
:[
'a'
,
'a'
,
'a'
,
'a'
],
'数量'
:[
50
,
50
,
30
,
30
]})
|
pandas判断dataframe是否含有重复行数据用：df.duplicated() 。
第一次出现的数据为false.重复的数据行就被记录为true.
去掉重复行数据使用data.drop_duplicates(). 。
可以看到索引乱了,我们使用data.reset_index(),里面的参数drop=true，表明要舍掉原来的索引，不然的话原来的索引会保留下来.
分类汇总主要使用groupby(表明汇总的条件列)以及agg(要汇总的字段/列以及汇总的方式：求和还是最大最小值或者计数)。完整代码如下图 。
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|
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
created on fri jul 20 09:08:10 2018
@author: fanxiaolei
"""
import
pandas as pd
data
=
pd.dataframe({
'产品'
:[
'a'
,
'a'
,
'a'
,
'a'
],
'数量'
:[
50
,
50
,
30
,
30
]})
if
data.duplicated:
dataa
=
data.drop_duplicates().reset_index(drop
=
true)
print
(dataa)
datab
=
dataa.groupby(by
=
'产品'
).agg({
'数量'
:
sum
})
print
(
'数据汇总结果:'
)
print
(datab)
|
结果展示如下图:
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_24499417/article/details/81126807 。
最后此篇关于pandas去重复行并分类汇总的实现方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于pandas去重复行并分类汇总的实现方法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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