<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para remover duplicatas em um DataFrame do pandas, mas manter a linha que cont\u00e9m o valor m\u00e1ximo em uma coluna espec\u00edfica:<\/span><\/p>\n M\u00e9todo 1: remover duplicatas em uma coluna e manter a linha com Max<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 2: remover duplicatas em v\u00e1rias colunas e manter linha com m\u00e1ximo<\/strong><\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como usar cada m\u00e9todo na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas que cont\u00e9m informa\u00e7\u00f5es sobre pontos marcados por jogadores de basquete de diferentes times:<\/span><\/p>\n Podemos usar a seguinte sintaxe para remover linhas com nomes de equipes<\/strong> duplicados, mas manter linhas com valores m\u00e1ximos de pontos<\/strong> :<\/span><\/p>\n Cada linha com nome de equipe<\/strong> duplicado foi removida, mas as linhas com valor m\u00e1ximo de pontos<\/strong> foram mantidas para cada equipe<\/strong> .<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n Podemos usar a seguinte sintaxe para remover linhas com nomes de equipes<\/strong> e<\/em> posi\u00e7\u00f5es<\/strong> duplicados, mas manter linhas com valores m\u00e1ximos para pontos<\/strong> :<\/span><\/p>\n Todas as linhas com nomes de equipe<\/strong> e posi\u00e7\u00e3o<\/strong> duplicados foram removidas, mas as linhas com o valor m\u00e1ximo de pontos<\/strong> foram mantidas para cada combina\u00e7\u00e3o de equipe<\/strong> e posi\u00e7\u00e3o.<\/strong><\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras opera\u00e7\u00f5es comuns em pandas:<\/span><\/p>\n Como remover linhas duplicadas no Pandas<\/a> Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para remover duplicatas em um DataFrame do pandas, mas manter a linha que cont\u00e9m o valor m\u00e1ximo em uma coluna espec\u00edfica: M\u00e9todo 1: remover duplicatas em uma coluna e manter a linha com Max df. sort_values (‘ var2 ‘, ascending= False ). drop_duplicates (‘ var1 ‘). sort_index () M\u00e9todo […]<\/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":[],"class_list":["post-3443","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"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 Exemplo 1: Remova duplicatas em uma coluna e mantenha a linha com Max<\/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 Exemplo 2: Remova duplicatas em v\u00e1rias colunas e mantenha a linha com Max<\/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 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Como remover colunas duplicadas no Pandas<\/a>
Como contar duplicatas em pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"