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引言

在机器学习领域，高质量的数据是构建强大模型的基石。而数据清洗作为数据预处理的关键步骤之一，对于确保数据质量至关重要。

本博客将重点介绍基于Pandas库的强大功能，特别是drop_duplicates()方法，来处理数据中的重复点。通过深入了解这一方法及其不同应用场景，读者将能够更有效地进行数据清洗，为机器学习任务打下坚实的基础。

一 drop_duplicates() 介绍

drop_duplicates() 方法是 Pandas 库中用于删除 DataFrame 中重复数据的方法。

它返回一个新的 DataFrame，其中不包含重复的行或列。

这个方法有几个重要的参数：

subset：指定要用来判断重复的列或列的组合。默认为 None，表示考虑整个 DataFrame 的所有列。

keep：指定保留重复值的方式。可以是 ‘first’（默认值，保留第一个出现的重复值）、‘last’（保留最后一个出现的重复值）或
False（删除所有重复值）。

inplace：指定是否在原 DataFrame 上直接进行修改，而不是返回一个新的 DataFrame。默认为 False。

二 删除重复行

Pandas提供了drop_duplicates()方法，可以用于删除DataFrame中的重复行。

这个方法会返回一个新的DataFrame，其中不包含重复的行。

示例：

import pandas as pd# 假设df是一个包含重复点的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3, 3],'B': ['a', 'b', 'b', 'c', 'c']})# 使用drop_duplicates()方法删除重复行
df_unique = df.drop_duplicates()print(df_unique)

输出：

   A  B
0  1  a
1  2  b
3  3  c

在上面的例子中，原始DataFrame df 包含重复的行，经过drop_duplicates()方法处理后，返回了一个新的DataFrame df_unique，其中不包含重复的行。

三 指定删除重复点时的列

drop_duplicates()方法还可以接受subset参数，用于指定删除重复点时的列。

默认情况下，该方法会考虑所有的列，但你也可以通过subset参数指定特定的列进行重复点的判断。

示例

import pandas as pd# 创建一个包含重复点的DataFrame
# 注意列A中有重复值，但列B中的值是不同的
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2, 3],'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
})print("原始DataFrame:")
print(df)# 使用drop_duplicates()方法，并指定subset参数为列A
# 这意味着只会基于列A的值来判断和删除重复点
df_c = df.drop_duplicates(subset=['A'])print("\n基于列处理后的DataFrame:")
print(df_c)#使用drop_duplicates()方法，不指定subset参数为列A
df_r = df.drop_duplicates()
print("\n基于行处理后的DataFrame:")
print(df_r)

输出

原始DataFrame:A  B
0  1  a
1  1  b
2  2  c
3  2  d
4  3  e基于列处理后的DataFrame:A  B
0  1  a
2  2  c
4  3  e基于行处理后的DataFrame:A  B
0  1  a
1  1  b
2  2  c
3  2  d
4  3  e
​

代码分析：

以上代码首先创建了一个包含重复数据的 DataFrame，其中列 A 中有重复值，但列 B 中的值是不同的。

接着使用 drop_duplicates() 方法，并指定 subset 参数为列 A，这意味着只会基于列 A的值来判断和删除重复的数据点。

处理后的 DataFrame df_c 中只保留了列 A 中的唯一值，并保留了每个唯一值对应的第一个出现的行。

然后，代码使用 drop_duplicates() 方法没有指定 subset 参数，这意味着将考虑整个 DataFrame 的所有列进行去重。

因为B列全是不同的数据，故DataFrame 并没有发生变化。

四 保留第一个或最后一个出现的重复点

drop_duplicates()方法默认保留第一个出现的重复点，但你也可以通过keep参数指定保留最后一个出现的重复点，或者将所有重复点都删除。

示例

import pandas as pd# 创建一个包含重复点的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2, 3, 3],'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
})print("原始DataFrame:")
print(df)# 保留第一个出现的重复点
df_first = df.drop_duplicates(subset=['A'],keep='first')print("\n保留第一个出现的重复点处理后的DataFrame:")
print(df_first)# 保留最后一个出现的重复点
df_last = df.drop_duplicates(subset=['A'],keep='last')print("\n保留最后一个出现的重复点处理后的DataFrame:")
print(df_last)

运行结果：

原始DataFrame:A  B
0  1  a
1  1  b
2  2  c
3  2  d
4  3  e
5  3  f保留第一个出现的重复点处理后的DataFrame:A  B
0  1  a
2  2  c
4  3  e保留最后一个出现的重复点处理后的DataFrame:A  B
1  1  b
3  2  d
5  3  f

代码分析：

以上代码首先创建了一个包含重复数据的 DataFrame，其中列 A 中有重复值，但列 B 中的值是不同的，并且相同列A对应的B元素是不一样的。

接着，使用 drop_duplicates() 方法并指定 subset 参数为列 A，同时设置 keep 参数为 ‘first’，这意味着保留每个重复值中的第一个出现的数据点。

处理后的 DataFrame df_first 中只保留了列 A 中的唯一值，并保留了每个唯一值对应的第一个出现的行。

然后，再次使用 drop_duplicates() 方法指定 subset 参数为列 A，但这次设置 keep 参数为’last’，这意味着保留每个重复值中的最后一个出现的数据点。

处理后的 DataFrame df_last 中只保留了列 A 中的唯一值，并保留了每个唯一值对应的最后一个出现的行。

从代码结果可以看出，因为相同列A对应的B元素是不一样的，所以这两种方式删除重复点后的结果也是不一样

总体而言，这段代码演示了通过 drop_duplicates() 方法结合 subset 和 keep 参数来实现不同的去重策略，分别保留第一个和最后一个出现的重复点，从而得到两个不同的处理后的 DataFrame。

五 原地修改DataFrame

默认情况下，drop_duplicates()方法返回一个新的DataFrame，而不改变原始DataFrame。

但你也可以通过inplace参数将修改应用到原始DataFrame上。

示例

import pandas as pd# 创建一个包含重复数据的 DataFrame
data = {'A': [1, 1, 2, 2, 3],'B': ['a', 'b', 'c', 'c', 'd']
}
df = pd.DataFrame(data)# 显示原始 DataFrame
print("原始 DataFrame:")
print(df)# 删除重复点，并显示修改后的结果
df.drop_duplicates(inplace=True)
print("\n删除重复点后的 原始DataFrame:")
print(df)

运行结果：

原始 DataFrame:A  B
0  1  a
1  1  b
2  2  c
3  2  c
4  3  d删除重复点后的 原始DataFrame:A  B
0  1  a
1  1  b
2  2  c
4  3  d
​

在这个例子中，通过inplace=True参数，我们在原地修改了DataFrame，不再返回新的DataFrame，同时原始DataFrame也发生了改变,变为了删除重复值的样子。

将inplace参数改为False,我们会发现输出结果中，原始dataframe并没有发生改变，如：

import pandas as pd# 创建一个包含重复数据的 DataFrame
data = {'A': [1, 1, 2, 2, 3],'B': ['a', 'b', 'c', 'c', 'd']
}
df = pd.DataFrame(data)# 显示原始 DataFrame
print("原始 DataFrame:")
print(df)# 删除重复点，并显示修改后的结果
df.drop_duplicates(inplace=False)
print("\n删除重复点后的 原始DataFrame:")
print(df)

输出结果：

原始 DataFrame:A  B
0  1  a
1  1  b
2  2  c
3  2  c
4  3  d删除重复点后的 原始DataFrame:A  B
0  1  a
1  1  b
2  2  c
3  2  c
4  3  d

六 总结

在本博客中，我们深入探讨了机器学习中数据清洗的关键任务之一——删除重复点的方法，重点介绍了基于Pandas库的drop_duplicates()方法。

我们详细讨论了如何使用这一方法删除数据中的重复行，以及在多列情况下如何指定删除重复点的列，强调了方法的灵活性。

同时，我们解释了通过keep参数选择保留第一个或最后一个出现的重复点的策略，并提及了在处理大型数据集时需要注意的内存效率问题。

通过掌握这一技能，读者将能够更加轻松、灵活和高效地进行数据清洗，确保所使用的数据是准确、可靠且高质量的，为机器学习任务的成功打下坚实的基础。

这篇文章到这里就结束了

谢谢大家的阅读！

如果觉得这篇博客对你有用的话，别忘记三连哦。

我是甜美的江，让我们我们下次再见