python - Python pandas基于一列去重数据框

Question

我有一个dfCust像这样的数据框（）：

|cust_key|first_name|last_name|address        |
-----------------------------------------------
|12345   |John      |Doe      |123 Some street|
|12345   |John      |Doe      |123 Some st    |
|67890   |Jane      |Doe      |456 Some street|

我想基本上删除重复的记录，使该cust_key字段是唯一的。我不关心被删除的记录，在发生这种情况时，地址已经被重复数据删除，所以唯一漏掉的是拼写错误。我想要以下结果数据框：

|cust_key|first_name|last_name|address        |
-----------------------------------------------
|12345   |John      |Doe      |123 Some street|
|67890   |Jane      |Doe      |456 Some street|

在 R 中，这基本上是这样完成的：

dfCust <- unique(setDT(dfCust), by = "cust_key")

但我需要一种在熊猫中做到这一点的方法。

标签： pythonpandas

Answer 1

df.drop_duplicates(subset='cust_key')