pandas去除重復列的實現方法
更新時間：2019年01月29日 14:20:58 作者：Emily_2018
這篇文章主要介紹了pandas去除重復列的實現方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
數據準備
假設我們目前有兩個數據表：
① 一個數據表是關于三個人他們的id以及其他的幾列屬性信息
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) # 輸出：其中，最左邊的0 1 2 為其索引
② 另外一個數據表是3個用戶的app操作日志信息，一個人會有多條app操作記錄
sample = pd.DataFrame(np.random.randint(low=1,high=9,size=(7,1)),columns=['hhh']) sample['id'] = [1,1,2,2,3,3,3] # 輸出：
問題描述
① 首先我們需要統計每個用戶app操作記錄數，比如上表可以看出用戶id為1的用戶有2條操作記錄，用戶id為3的用戶有3條操作記錄
s = sample.groupby('id').count()
# 輸出：
② 此時，S是一個以id為索引，count出來的記錄數為value的Series結構。因為考慮到后面我們需要id列進行merge，所以我們需要讓id列從索引列變成真實的一列。
s = s.reset_index() # 輸出：
③ 將S與最上的data表進行merge，我們不想要看到重復的id列，甚至我們也可以將問題延伸為S與data表不止是id列的重復，還有好多條其他的列的重復，那么如何保證將它們merge之后沒有重復列呢？
解決方案
第一想法是用 DataFrame.drop(‘列名') 或者用 del DataFrame[‘列名']
但是如果用該方法，會刪除掉所有的重復列，而達不到我們的要求。
辦法是： 參考StackOverflow解答
cols_to_use = s.columns.difference(data.columns) # pandas版本在0.15及之上的都可以用這種方法，該方法找出S和data表的不同列，然后再進行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內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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