<\/p>\n
Mit den folgenden Methoden k\u00f6nnen Sie Duplikate in einem Pandas-DataFrame entfernen, aber die Zeile behalten, die den Maximalwert in einer bestimmten Spalte enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Methode 1: Duplikate in einer Spalte entfernen und Zeile mit max<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Duplikate in mehreren Spalten entfernen und Zeile mit max. beibehalten<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie die einzelnen Methoden in der Praxis angewendet werden.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen \u00fcber die von Basketballspielern verschiedener Teams erzielten Punkte enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um Zeilen mit doppelten Teamnamen<\/strong> zu entfernen, aber Zeilen mit H\u00f6chstwerten f\u00fcr Punkte<\/strong> beizubehalten:<\/span><\/p>\n Jede Zeile mit einem doppelten Teamnamen<\/strong> wurde entfernt, aber die Zeilen mit dem maximalen Punktwert<\/strong> wurden f\u00fcr jedes Team<\/strong> beibehalten.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um Zeilen mit doppelten Team-<\/strong> und<\/em> Positionsnamen<\/strong> zu entfernen, aber Zeilen mit H\u00f6chstwerten f\u00fcr Punkte<\/strong> beizubehalten:<\/span><\/p>\n Jede Zeile mit einem doppelten Team-<\/strong> und Positionsnamen<\/strong> wurde entfernt, aber die Zeilen mit dem maximalen Punktwert<\/strong> wurden f\u00fcr jede Team-<\/strong> und Positionskombination beibehalten.<\/strong><\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n So entfernen Sie doppelte Zeilen in Pandas<\/a> Mit den folgenden Methoden k\u00f6nnen Sie Duplikate in einem Pandas-DataFrame entfernen, aber die Zeile behalten, die den Maximalwert in einer bestimmten Spalte enth\u00e4lt: Methode 1: Duplikate in einer Spalte entfernen und Zeile mit max df. sort_values (‚ var2 ‚, ascending= False ). drop_duplicates (‚ var1 ‚). sort_index () Methode 2: Duplikate in mehreren Spalten entfernen […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df. sort_values<\/span> (' var2<\/span> ', ascending= False<\/span> ). drop_duplicates<\/span> (' var1<\/span> '). sort_index<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n df. sort_values<\/span> (' var3<\/span> ', ascending= False<\/span> ). drop_duplicates<\/span> ([' var1<\/span> ', ' var2<\/span> ']). sort_index<\/span> ()<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Duplikate in einer Spalte entfernen und die Zeile mit Max beibehalten<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],\n ' points<\/span> ': [20, 24, 28, 30, 14, 19, 29, 40, 22]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points\n0 to 20\n1 to 24\n2 to 28\n3 B 30\n4 B 14\n5 B 19\n6 C 29\n7 C 40\n8 C 22\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #drop duplicate teams but keeps row with max points\n<\/span>df_new = df. sort_values<\/span> (' points<\/span> ', ascending= False<\/span> ). drop_duplicates<\/span> (' team<\/span> '). sort_index<\/span> ()\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df_new)\n\n team points\n2 to 28\n3 B 30\n7 C 40<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Beispiel 2: Duplikate in mehreren Spalten entfernen und Zeile mit Max beibehalten<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],\n ' position<\/span> ': ['G', 'G', 'F', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F'],\n ' points<\/span> ': [20, 24, 28, 30, 14, 19, 29, 40, 22]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team position points\n0 AG 20\n1 GA 24\n2AF 28\n3 BG 30\n4 BF 14\n5 BF 19\n6 GC 29\n7 GC 40\n8 CF 22\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #drop rows with duplicate team and positions but keeps row with max points\n<\/span>df_new = df. sort_values<\/span> (' points<\/span> ', ascending= False<\/span> ). drop_duplicates<\/span> ([' team<\/span> ',' position<\/span> ']). sort_index<\/span> ()\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df_new)\n\n team position points\n1 GA 24\n2AF 28\n3 BG 30\n5 BF 19\n7 GC 40\n8 CF 22<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So entfernen Sie doppelte Spalten in Pandas<\/a>
So z\u00e4hlen Sie Duplikate in Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"