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python - 仅删除组内的重复项

问题描述

我只想从数据框中删除特定子集中的重复项。在“A”列中的每个“规范”下，我想删除重复项，但我想在整个数据框中保留重复项（第一个“规范”下的某些行可能与第二个“规范”，但在“规范”下，直到下一个“规范”我想删除重复项）

这是数据框

df

  A          B            C
  spec       first        second
  test       text1        text2
  act        text12       text13
  act        text14       text15
  test       text32       text33
  act        text34       text35
  test       text85       text86
  act        text87       text88
  test       text1        text2
  act        text12       text13
  act        text14       text15
  test       text85       text86
  act        text87       text88
  spec       third        fourth
  test       text1        text2
  act        text12       text13
  act        text14       text15
  test       text85       text86
  act        text87       text88
  test       text1        text2
  act        text12       text13
  act        text14       text15
  test       text85       text86
  act        text87       text88

这就是我想要的：

df

  A          B            C
  spec       first        second
  test       text1        text2
  act        text12       text13
  act        text14       text15
  test       text32       text33
  act        text34       text35
  test       text85       text86
  act        text87       text88
  spec       third        fourth
  test       text1        text2
  act        text12       text13
  act        text14       text15
  test       text85       text86
  act        text87       text88

我可以将数据帧拆分为“小”数据帧，然后在 for 循环中为每个“小”数据帧删除重复项，最后将它们连接起来，但我想知道是否还有其他解决方案。

我也尝试过并且成功了：

dfList = df.index[df["A"] == "spec"].tolist()
dfList = np.asarray(dfList)
for dfL in dfList:
      idx = np.where(dfList == dfL)
      if idx[0][0]!=(len(dfList)-1):
            df.loc[dfList[idx[0][0]]:dfList[idx[0][0]+1]-1]
                     = df.loc[dfList[idx[0][0]]:dfList[idx[0][0]+1]-1].drop_duplicates()
      else:
            df.loc[dfList[idx[0][0]]:] = df.loc[dfList[idx[0][0]]:].drop_duplicates()

编辑：我必须将其添加到最后：

df.dropna(how='all', inplace=True)

但我只是想知道是否还有其他解决方案。

标签： pythonpandasdataframegroup-bypandas-groupby

解决方案

使用groupby+ duplicated：

df[~df.groupby(df.A.eq('spec').cumsum()).apply(lambda x: x.duplicated()).values]

       A       B       C
0   spec   first  second
1   test   text1   text2
2    act  text12  text13
3    act  text14  text15
4   test  text32  text33
5    act  text34  text35
6   test  text85  text86
7    act  text87  text88
13  spec   third  fourth
14  test   text1   text2
15   act  text12  text13
16   act  text14  text15
17  test  text85  text86
18   act  text87  text88

细节

我们使用 找到特定“规范”条目下的所有行cumsum。组标签是：

df.A.eq('spec').cumsum()

0     1
1     1
2     1
3     1
4     1
5     1
6     1
7     1
8     1
9     1
10    1
11    1
12    1
13    2
14    2
15    2
16    2
17    2
18    2
19    2
20    2
21    2
22    2
23    2
Name: A, dtype: int64

然后在此系列上进行分组，并计算每个组的重复项：

df.groupby(df.A.eq('spec').cumsum()).apply(lambda x: x.duplicated()).values

array([False, False, False, False, False, False, False, False,  True,
        True,  True,  True,  True, False, False, False, False, False,
       False,  True,  True,  True,  True,  True])

由此，剩下的就是保留与“False”相对应的那些行（即不重复）。

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