怎么用pandas去重（保留指定的3个字段最大的那一条数据）

可以使用pandas的groupby和agg函数实现去重，保留指定的3个字段最大的那一条数据。假设要保留的3个字段分别为"field1"、"field2"和"field3"，可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用groupby函数，以"field1"和"field2"为分组条件。

2. 使用agg函数，对"field3"进行max操作，保留最大值。

3. 使用reset_index函数，重置索引。

4. 使用drop函数，删除多余的列。

下面是示例代码：

df = df.groupby(['field1', 'field2']).agg({'field3': 'max'}).reset_index()
df = df[['field1', 'field2', 'field3']]

其中，df为原始的DataFrame。这段代码将对"field1"和"field2"进行分组，保留每组中"field3"的最大值，并返回"field1"、"field2"和"field3"三个字段的数据。

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怎么用pandas去重（分别保留指定的3个字段最大的那一条数据）

可以使用pandas的sort_values、drop_duplicates和head函数实现去重，分别保留指定的3个字段最大的那一条数据。假设要保留的3个字段分别为"field1"、"field2"和"field3"，可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用sort_values函数，按照"field1"、"field2"和"field3"的降序进行排序。

2. 使用drop_duplicates函数，以"field1"和"field2"为去重条件，保留第一次出现的数据。

3. 使用head函数，保留前n条数据，n为需要保留的数据的数量。

下面是示例代码：

df = df.sort_values(['field1', 'field2', 'field3'], ascending=False)
df = df.drop_duplicates(subset=['field1', 'field2'], keep='first')
df = df.head(n)

其中，df为原始的DataFrame，n为需要保留的数据的数量。这段代码将对"field1"、"field2"和"field3"进行排序，以"field1"和"field2"为去重条件，保留第一次出现的数据，并返回前n条数据。

pandas查重优先保留另一个字段不为空的

可以使用 pandas 的 drop_duplicates() 方法进行去重操作。在指定 subset 参数时，将另一个字段作为首选，并将 keep 参数设置为非默认值 first，即可实现优先保留另一个字段不为空的数据行。

例如，假设数据集为 df，其中包含重复数据和空值。要以 country 字段为首选进行去重操作，可以使用以下代码：

df.drop_duplicates(subset='country', keep='last', inplace=True)

在该代码中，subset='country' 指定了首选字段为 country；keep='last' 指定了优先保留值不为空的数据行；inplace=True 表示在原始数据集上直接进行修改。