Дубликаты строк в наборе данных могут стать настоящей головной болью, особенно при работе с отсутствующими значениями, представленными в виде NaN (не числа). В этой статье мы рассмотрим различные методы, используя разговорный язык, и предоставим примеры кода, которые помогут вам эффективно удалять повторяющиеся строки с наименьшим влиянием на ваши данные NaN. Давайте погрузимся!

Метод 1: использование функции drop_duplicates()
Самый простой способ удалить повторяющиеся строки в Pandas — использовать функцию drop_duplicates(). Эта функция идентифицирует и удаляет повторяющиеся строки на основе всех значений столбцов, включая NaN. Вот пример:

import pandas as pd
# Create a DataFrame with duplicate rows
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'John'],
        'Age': [25, 27, 30, 25],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'New York'],
        'Salary': [5000, 6000, 5500, 5000]}
df = pd.DataFrame(data)
# Remove duplicate rows
df = df.drop_duplicates()
print(df)

Метод 2: игнорирование значений NaN в drop_duplicates()
Чтобы удалить повторяющиеся строки, игнорируя значения NaN, вы можете передать параметр subsetв drop_duplicates()функция. Этот параметр указывает столбцы, которые следует учитывать при выявлении дубликатов. Вот пример:

# Remove duplicate rows, ignoring NaN values
df = df.drop_duplicates(subset=['Name', 'Age', 'City'], keep='first')
print(df)

Метод 3: заполнение значений NaN перед удалением дубликатов
Если вы хотите рассматривать значения NaN как значимые данные и сохранять их при удалении дубликатов, вы можете заполнить NaN уникальными значениями перед применением drop_duplicates()функция. Вот пример:

# Fill NaN values with unique values
df = df.fillna(df['Name'] + '_NaN')
# Remove duplicate rows
df = df.drop_duplicates()
print(df)

Метод 4. Использование функции duplicated().
Альтернативный подход — использование функции duplicated(), которая помечает повторяющиеся строки как True.. Отменяя эту логическую маску, вы можете отфильтровать повторяющиеся строки, в том числе со значениями NaN. Вот пример:

# Filter out duplicate rows, including NaN values
df = df[~df.duplicated(keep='first')]
print(df)

В этой статье мы рассмотрели несколько методов удаления повторяющихся строк в Pandas при обработке значений NaN. Используя функцию drop_duplicates(), игнорируя значения NaN, заполняя NaN уникальными значениями или используя функцию duplicated(), вы можете эффективно очистить свой набор данных. Не забудьте выбрать метод, который лучше всего соответствует вашим конкретным требованиям. Удачной очистки данных!