dataframe按行去重
时间: 2023-11-28 14:44:59 浏览: 34
可以使用Dataframe的drop_duplicates()方法按行去重。该方法可以快速实现对全部数据、部分数据的去重操作。具体使用方法如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含重复行的Dataframe
data = {'name': ['Tom', 'Tom', 'Jerry', 'Jerry'], 'age': [20, 20, 22, 22]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按行去重
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 输出去重后的结果
print(df)
```
运行结果如下:
```
name age
0 Tom 20
2 Jerry 22
```
相关问题
python dataframe按列去重
可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数来按列去重DataFrame。具体操作如下:
1. 选择需要去重的列,例如列名为‘col1’和‘col2’。
2. 使用drop_duplicates()函数,指定参数subset为需要去重的列名列表,例如subset=[‘col1’, ‘col2’]。
3. 将去重后的DataFrame赋值给原始DataFrame。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 1], 'col2': ['a', 'b', 'c', 'a'], 'col3': [4, 5, 6, 7]})
# 按col1和col2列去重
df = df.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'])
print(df)
```
输出结果为:
```
col1 col2 col3
0 1 a 4
1 2 b 5
2 3 c 6
```
spark dataframe高效率去重
在Spark DataFrame中进行去重操作,可以使用以下方法来提高效率:
1. 使用dropDuplicates()函数:dropDuplicates()函数可以去除DataFrame中的重复行,并返回一个新的DataFrame。该函数默认会根据所有列进行去重,也可以通过传递列名列表来指定特定列进行去重。例如,df.dropDuplicates(['col1', 'col2']) 可以根据col1和col2列进行去重。
2. 使用cache()函数:如果数据集比较大,我们可以先使用cache()函数将DataFrame缓存到内存中,以加快后续的去重操作。例如,df.cache().dropDuplicates() 可以先将数据缓存到内存中,然后再执行去重操作。
3. 使用repartition()函数:如果DataFrame的分区数量比较少,我们可以使用repartition()函数来增加分区数量,以提高并行度和执行效率。例如,df.repartition(100).dropDuplicates() 可以将DataFrame分为100个分区,以提高并行度和执行效率。
4. 使用approximateDistinct()函数:如果DataFrame中的列值比较多,我们可以使用approximateDistinct()函数来估算列值的近似唯一值数量,以加快去重操作。例如,df.select(approximateDistinct('col1')).show() 可以估算col1列的唯一值数量。
5. 使用Hash函数去重:如果DataFrame中的行数很多,我们可以使用Hash函数进行去重。Hash函数可以将每一行数据映射到一个唯一的Hash值,然后根据Hash值进行去重。例如,df.rdd.map(lambda x: (hash(str(x)), x)).reduceByKey(lambda x, y: x).map(lambda x: x[1]).toDF() 可以使用Hash函数进行去重。
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