pandas:按'日期'删除组中的重复项

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了pandas:按'日期'删除组中的重复项相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

我有以下数据帧:

url='https://raw.githubusercontent.com/108michael/ms_thesis/master/crsp.dime.mpl.df'

df=pd.read_csv(url)

df.groupby('date').cid.size()

date
2005       7
2006     237
2007    3610
2008    1318
2009    2664
2010     997
2011    6390
2012    2904
2013    7875
2014    3979

df.groupby('date').cid.nunique()

date
2005      3
2006     10
2007    227
2008     52
2009    142
2010     57
2011    219
2012     99
2013    238
2014    146
Name: cid, dtype: int64

我想消除重复的cidvalues,使得df.groupby('date').cid.size()的输出与df.groupby('date').cid.nunique()的输出相匹配。我看过这个post,但似乎没有一个可靠的解决方案。

我尝试过以下方法:

df.groupby([df['date']]).drop_duplicates(cols='cid')

但我得到这个错误:

AttributeError: Cannot access callable attribute 'drop_duplicates' of 'DataFrameGroupBy' objects, try using the 'apply' method

还有这个:

df.groupby(('date').drop_duplicates('cid'))

但我得到这个错误:

AttributeError: 'str' object has no attribute 'drop_duplicates'

有人对此有所了解吗?

答案

您不需要groupby基于几列删除重复项,您可以指定一个子集:

df2 = df.drop_duplicates(["date", "cid"])
df2.groupby('date').cid.size()
Out[99]: 
date
2005      3
2006     10
2007    227
2008     52
2009    142
2010     57
2011    219
2012     99
2013    238
2014    146
dtype: int64

以上是关于pandas:按'日期'删除组中的重复项的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python数据分析pandas日期范围date_range

pandas python 怎么删除表格中的某一行?

到目前为止,按同一组中的聚合元素分组 - Pandas

如何使用 Python/Pandas 从日期字段按月分组

如果它出现在MYSQL中的组中,如何为每个值返回'true / false'?

Pandas中的DataFrame按指定顺序输出所有列的方法