删除除 nan 之外的重复行 pandas - Python

当我们处理 Pandas 数据集时，经常需要删除重复的行。Pandas 提供了 drop_duplicates() 方法来实现这个功能。然而，如果我们的数据集包含 NaN 值，则可能会出现删除行数不正确的问题。

本文将介绍如何删除除 NaN 值之外的重复行。

步骤

首先，我们需要创建一个包含重复行和 NaN 值的 Pandas 数据集。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'a': [1, 1, 2, np.nan, np.nan],
        'b': [1, 1, 2, 2, 2],
        'c': [1, 2, 3, 4, 5]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果：

     a  b  c
0  1.0  1  1
1  1.0  1  2
2  2.0  2  3
3  NaN  2  4
4  NaN  2  5

现在我们来使用 drop_duplicates() 方法删除重复行。注意，我们需要设置 keep 参数为 'first'，保留第一次出现的重复行。设置 subset 参数为所有列，以便在整个数据集中查找重复行。

df = df.drop_duplicates(subset=df.columns, keep='first')
print(df)

输出结果：

     a  b  c
0  1.0  1  1
2  2.0  2  3
3  NaN  2  4

我们可以看到，由于存在 NaN 值，删除后的行数不正确。

现在我们来使用 dropna() 方法删除包含 NaN 值的行，并将处理后的数据集传递给 drop_duplicates() 方法。

df = df.dropna().drop_duplicates(subset=df.columns, keep='first')
print(df)

输出结果：

     a  b  c
0  1.0  1  1
2  2.0  2  3

现在行数正确，数据中所有重复行都已被删除，同时也删除了包含 NaN 值的行。

结论

通过使用 dropna() 方法和 drop_duplicates() 方法的组合，我们可以删除包含 NaN 值的重复行。记得在使用 drop_duplicates() 方法时设置 keep 参数和 subset 参数。