如何删除重复id的行？

Question

15 浏览2023年6月18日

匿名的 2023年6月18日

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我有一个类似下面这样的pandas数据框：

我想将它修改成如下形式：

实现这个目标的最佳方法是什么？

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匿名的 · Answer 1 · 2023-08-05T03:16:05+00:00

问题原因：用户想要删除重复的ID行。

解决方法：使用pandas的drop_duplicates函数，按照ID列进行去重操作。

df.drop_duplicates('ID', inplace=True)

用户确认ID是一个列而不是索引，并感谢解决了问题。

匿名的 · Answer 2 · 2023-08-04T19:51:38+00:00

如何删除重复id的行？

在处理数据时，经常会遇到重复的数据行。这可能是由于数据源的问题，或者是由于数据录入错误而导致的。在这种情况下，我们需要找到并删除重复的行。

解决这个问题的一种方法是使用Python中的pandas库。pandas库提供了一个drop_duplicates()函数，可以根据指定的列名删除重复的行。

在这个具体的问题中，我们需要删除重复的id行。我们可以使用以下代码来实现：

df.drop_duplicates(subset='id', keep="first")

上述代码中的df是指包含数据的DataFrame对象。subset='id'参数指定了我们要根据哪一列进行重复行的检查，这里是'id'列。最后一个参数keep="first"表示保留重复行中的第一行，而删除其他重复的行。

通过执行上述代码，我们可以删除重复id的行，只保留每个id的第一行数据。这样，我们就解决了如何删除重复id的行的问题。

匿名的 · Answer 3 · 2023-09-06T03:13:08+00:00

在这个问题中，用户想要根据唯一的ID值来删除重复的行。用户可以使用以下代码来实现这个目标：

df.drop_duplicates(subset=["ID"], keep='first')

这段代码中，`df`是一个数据框，`ID`是用户想要根据其删除重复行的列名。`drop_duplicates`函数将根据指定的列名，保留第一次出现的重复行，然后删除后续出现的重复行。

以上就是解决这个问题的代码和方法。