📅  最后修改于: 2023-12-03 15:22:01.391000             🧑  作者: Mango
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。
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
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