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这篇CFSDN的博客文章pandas去除重复列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.
数据准备 。
假设我们目前有两个数据表:
① 一个数据表是关于三个人他们的id以及其他的几列属性信息 。
1
2
3
4
5
|
import
pandas as pd
import
numpy as np
data
=
pd.dataframe(np.random.randint(low
=
1
,high
=
20
,size
=
(
3
,
4
)))
data[
'id'
]
=
range
(
1
,
4
)
# 输出:其中,最左边的0 1 2 为其索引
|
② 另外一个数据表是3个用户的app操作日志信息,一个人会有多条app操作记录 。
1
2
3
|
sample
=
pd.dataframe(np.random.randint(low
=
1
,high
=
9
,size
=
(
7
,
1
)),columns
=
[
'hhh'
])
sample[
'id'
]
=
[
1
,
1
,
2
,
2
,
3
,
3
,
3
]
# 输出:
|
问题描述 。
① 首先我们需要统计每个用户app操作记录数,比如上表可以看出用户id为1的用户有2条操作记录,用户id为3的用户有3条操作记录 。
1
2
|
s
=
sample.groupby(
'id'
).count()
# 输出:
|
② 此时,s是一个以id为索引,count出来的记录数为value的series结构。因为考虑到后面我们需要id列进行merge,所以我们需要让id列从索引列变成真实的一列.
1
2
|
s
=
s.reset_index()
# 输出:
|
③ 将s与最上的data表进行merge,我们不想要看到重复的id列,甚至我们也可以将问题延伸为s与data表不止是id列的重复,还有好多条其他的列的重复,那么如何保证将它们merge之后没有重复列呢?
解决方案 。
第一想法是用 dataframe.drop(‘列名') 或者用 del dataframe[‘列名'] 。
但是如果用该方法,会删除掉所有的重复列,而达不到我们的要求.
办法是: 参考stackoverflow解答 。
1
2
|
cols_to_use
=
s.columns.difference(data.columns)
# pandas版本在0.15及之上的都可以用这种方法,该方法找出s和data表的不同列,然后再进行merge
pd.merge(data, s[cols_to_use], left_index
=
true, right_index
=
true, how
=
'outer'
)
|
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_32618817/article/details/80676455 。
最后此篇关于pandas去除重复列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去除重复列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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