Повторяющиеся строки могут стать постоянной головной болью при работе с данными в Pandas. Эти надоедливые дубликаты могут исказить ваш анализ, ухудшить производительность модели и нанести ущерб вашим результатам. Но не бойтесь! В этой статье мы рассмотрим различные методы выявления и устранения повторяющихся строк в Pandas, вооружившись простыми примерами кода и объяснениями на простом языке. Итак, давайте засучим рукава и окунемся в мир повторяющихся строк!

Метод 1: использование функции duplicated()
Один из самых простых способов определить повторяющиеся строки в DataFrame Pandas — использовать функцию duplicated(). Он возвращает логическую серию, указывающую, является ли каждая строка дубликатом предыдущей строки.

import pandas as pd
# Creating a sample DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'John', 'Alex', 'Jane'],
        'Age': [25, 30, 25, 40, 30],
        'City': ['New York', 'London', 'New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)
# Finding duplicate rows
duplicates = df.duplicated()
print(duplicates)

Метод 2: удаление повторяющихся строк с помощью drop_duplicates()
После того, как вы определили повторяющиеся строки, вы можете легко удалить их с помощью функции drop_duplicates(). Эта функция удаляет все повторяющиеся строки и сохраняет первое вхождение по умолчанию.

import pandas as pd
# Using the same DataFrame from Method 1
df_without_duplicates = df.drop_duplicates()
print(df_without_duplicates)

Метод 3: подсчет повторяющихся строк с помощью value_counts()
Чтобы понять, сколько раз каждая строка встречается в вашем DataFrame, вы можете использовать функцию value_counts(). Он возвращает серию с количеством уникальных строк.

import pandas as pd
# Using the same DataFrame from Method 1
duplicate_counts = df.value_counts()
print(duplicate_counts)

Метод 4. Выбор повторяющихся строк с помощью groupby()
Функция groupby() — это мощный инструмент, позволяющий группировать строки на основе определенного столбца или комбинации столбцов.. Вы можете использовать его для выбора повторяющихся строк в DataFrame.

import pandas as pd
# Using the same DataFrame from Method 1
duplicate_groups = df.groupby(df.columns.tolist()).size().reset_index().rename(columns={0: 'count'})
duplicate_rows = duplicate_groups[duplicate_groups['count'] > 1]
print(duplicate_rows)

Метод 5: удаление повторяющихся строк на основе подмножества столбцов
В некоторых случаях может потребоваться удалить дубликаты на основе определенного подмножества столбцов. Для этой цели пригодится параметр subsetв функции drop_duplicates().

import pandas as pd
# Using the same DataFrame from Method 1
df_subset_duplicates = df.drop_duplicates(subset=['Name', 'Age'])
print(df_subset_duplicates)

Повторяющиеся строки могут стать неприятным препятствием при работе с данными в Pandas. Однако, вооружившись методами, изложенными в этой статье, у вас теперь есть мощный арсенал для решения этой проблемы. Если вам нужно идентифицировать, подсчитать или удалить повторяющиеся строки, Pandas предлагает ряд функций, адаптированных к вашим потребностям. Применяя эти методы, вы сможете уверенно очищать и анализировать свои данные.

Помните, что чистый набор данных — это основа точной аналитики и надежных моделей. Так что не позволяйте повторяющимся строкам сдерживать вас — возьмите под контроль свои данные с помощью Pandas!