加載數(shù)據(jù)

首先，我們需要加載到所需要的數(shù)據(jù)，這里我們所需要的數(shù)據(jù)是同過sample函數(shù)采樣過來的。

import pandas as pd 
#這里說明一下，clean_beer.csv數(shù)據(jù)有兩千多行數(shù)據(jù)
#所以從其中采樣一部分，來進行演示，當然可以簡單實用data.head()也可以做練習
data = pd.read_csv('clean_beer.csv')
data_sam = data.sample(frac=0.1,weights=data['ounces'].values)
data_sam1 = data_sam
data_sam

我們采用data[‘ounces']列為權(quán)重對數(shù)據(jù)進行采樣，并將結(jié)果賦值給data_sam1,其中data_sam和data_sam1是后續(xù)我們需要用到的兩個數(shù)據(jù)（因為需要將兩個數(shù)據(jù)合并，并去除重復）

此時，data_sam和data_sam1的數(shù)據(jù)是一樣的。

data_sam數(shù)據(jù)

data_sam

data_sam1數(shù)據(jù)

data_sam1

sample抽樣函數(shù)

簡要介紹一下sample函數(shù)

df.sample()就是抽樣函數(shù)，參數(shù)如下：

df.sample(n=None,frac=None,replace=Flase,weights=None,random_state=None,axis=None)

參數(shù)說明：

n：就是樣本量，如果不寫，就是抽一條數(shù)據(jù)

frac：抽樣比，就是樣本量占全樣本的比例，如frac=0.3 ，注意n和frac不能共存

replace：是否放回，默認是不放回，如果有放回(replace=True)可以選擇比df長度更多的元素回來

weights：樣本權(quán)重，自動歸一化，可以以某一列為權(quán)重

random_state：隨機狀態(tài)。就是為了保證程序每次運行得到的結(jié)果都一樣

axis：抽樣維度，0是行，1是列，默認為0

指定需要更新的值

接下來，我們對data_sam1的值進行更新，主要是將data_sam1的ounces屬性列值加上后綴'.0 oz'，具體代碼如下：

data_sam1['ounces'] = data_sam1['ounces'].astype('str') + '.0 oz'
data_sam1

對data_sam1的值進行顯示，其中我們可以看到，ounces的值已經(jīng)全部加上了我們所指定的后綴：

現(xiàn)在，我們已經(jīng)得到的新的值，接下來的目標就是如何將我們已經(jīng)得到的新值，更新到data_sam中

append直接添加

從標題可以看到，我們使用的是append方法進行直接添加。

data_sam = data_sam.append(data_sam1,ignore_index=True)
data_sam

我們將data_sam1使用append方法添加到data_sam最后一行的后面。下面展示其結(jié)果，并詳細介紹append的用法。

可以看到，行數(shù)已經(jīng)有原來的241改為現(xiàn)在的482rows，顯然我們此時已經(jīng)成功使用append添加數(shù)據(jù)成功。不過我們想要的不止是簡簡單單的添加數(shù)據(jù)在最后一行，而是想要把我們增加后綴的那一列更新到原來的數(shù)據(jù)中，所以最后一步就是去重。

append函數(shù)用法

append（）函數(shù)的語法為：

DataFrame.append(other,ignore_index=False,verify_integrity=False,sort=None)

參數(shù)說明：
other: DataFrame，Series或Dict式對象，其行將添加到調(diào)用方DataFrame中。

ignore_index: 如果為True，則將忽略源DataFrame對象中的索引。

verify_integrity:如果為True，則在創(chuàng)建具有重復項的索引時引發(fā)ValueError 。

sort: 如果源DataFrame列未對齊，則對列進行排序。 不建議使用此功能。 因此，我們必須傳遞sort=True來排序和靜音警告消息。 如果傳遞了sort=False ，則不會對列進行排序，并且會忽略警告。

根據(jù)某一列key值進行去重（key唯一）

接下來，就是最后一個步驟，也就是根據(jù)ounces列對數(shù)據(jù)進行去重。
通過duplicated()函數(shù)可以看到數(shù)據(jù)還是有很多重復的。

data_sam.duplicated(['id'],keep='first')

DataFrame.drop_duplicated(self，subset = None，keep ='first')
subset ： 列標簽或標簽序列，可選僅考慮某些列來標識重復項，默認情況下使用所有列
keep ： {'first'，'last'，F(xiàn)alse}，默認為'first'
		first：將重復項標記True為第一次出現(xiàn)的除外。
		last：將重復項標記True為最后一次除外。
		False：將所有重復項標記為True。

既然知道數(shù)據(jù)中是有重復項的，通過對數(shù)據(jù)的觀察可以看到，數(shù)據(jù)的id是唯一的，所以我們以id這一列為契機，來進行我們的去重操作。具體代碼如下：

data_sam = data_sam.drop_duplicates(subset = 'id')
data_sam

最后來看一看，我們最后的結(jié)果是不是已經(jīng)成功去重，或者說是不是我們想要的最終結(jié)果呢？？？

根據(jù)上面的圖片結(jié)果，可以看到我們已經(jīng)執(zhí)行成功，得到的確實是我們起初想要的一個數(shù)據(jù)結(jié)果。有興趣的也可以去試一下merge和update聯(lián)合的操作進行更新數(shù)據(jù)，看看是不是也能成功。

以上就是Python教程pandas數(shù)據(jù)分析的詳細內(nèi)容，希望通過記錄能夠加強記憶，并幫到和我一樣正在學習的你，更多關于pandas數(shù)據(jù)分析去重復值的資料請關注本站其它相關文章！感謝閱讀~

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