从给定 DataFrame 的指定列中删除重复字符 - Python

在数据处理过程中，经常需要从 DataFrame 中删除重复的字符。本文介绍了一种方法，可以在指定的列中删除重复的字符。

准备工作

我们首先要导入必要的模块，包括 pandas 和 numpy:

import pandas as pd
import numpy as np

接着，我们可以创建一个简单的 DataFrame 来进行示范：

data = {'name':['John','Mary','John','Jason','Mary'],
        'age':[23,32,23,29,32]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

    name  age
0   John   23
1   Mary   32
2   John   23
3  Jason   29
4   Mary   32

从指定列中删除重复字符

假设我们现在要从列 'name' 中删除重复的字符。我们可以通过以下代码实现：

df['name'] = df['name'].apply(lambda x: ''.join(sorted(set(x), key=x.index)))

其中，我们使用 apply 函数对 'name' 列中的每个元素进行操作。lambda 函数处理每个元素，用 set 去除重复字符，用 sorted 进行排序，用 join 进行拼接。

最终，输出的结果如下：

    name  age
0   John   23
1   Mary   32
2   John   23
3  Jason   29
4   Mary   32

注意，第 0 行和第 2 行 'name' 列的值仍相同，因为我们仅对 'name' 列中的元素进行了处理，而没有进行去重。如果需要去除重复的行，可以使用 drop_duplicates 函数：

df = df.drop_duplicates()

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'name':['John','Mary','John','Jason','Mary'],
        'age':[23,32,23,29,32]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

df['name'] = df['name'].apply(lambda x: ''.join(sorted(set(x), key=x.index)))
df = df.drop_duplicates()

print(df)

输出：

    name  age
0   John   23
1   Mary   32
2   John   23
3  Jason   29
4   Mary   32

    name  age
0   John   23
1   Mary   32
3  Jason   29