pandas使用groupby分组后怎么根据某列对每组去重

可以使用 `groupby` 方法对数据进行分组，然后使用 `drop_duplicates` 方法对每个分组去重。

假设我们有一个数据集 `df`，其中包含三列数据 `A`、`B` 和 `C`，我们要根据列 `A` 进行分组，然后对每个分组去重，可以按照以下方式实现：

grouped = df.groupby('A')
result = grouped.apply(lambda x: x.drop_duplicates('B'))

上述代码中，`groupby` 方法会根据列 `A` 对数据进行分组，然后 `apply` 方法会对每个分组应用一个函数，该函数使用 `drop_duplicates` 方法对每个分组中的列 `B` 进行去重。最终的结果是一个去重后的数据集 `result`。

如果想要保留每个分组中的第一个重复值，可以将 `drop_duplicates` 方法的参数 `keep` 设置为 `'first'`，如下所示：

grouped = df.groupby('A')
result = grouped.apply(lambda x: x.drop_duplicates('B', keep='first'))

这样做将保留每个分组中的第一个重复值。如果要保留最后一个重复值，可以将 `keep` 设置为 `'last'`。

相关问题

pandas使用groupby分组后怎么根据某列对每组去重并统计去重后的数据量

可以使用`groupby`配合`nunique`函数来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 使用`groupby`对数据按照需要分组；
2. 对分组后的每个组，取出需要去重的列，并使用`nunique`函数计算该列的去重值数量；
3. 将每个组的去重值数量汇总起来，得到每组的去重后的数据量。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = pd.DataFrame({
    'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'value': [1, 2, 2, 2, 3, 4]
})

# 按照 'group' 列进行分组，并对 'value' 列进行去重并计算去重后的数量
grouped = data.groupby('group')['value'].nunique()

# 打印每个组的去重后的数据量
print(grouped)

输出结果如下：

group
A    2
B    1
C    2
Name: value, dtype: int64

可以看到，输出结果中每行表示一个组的去重后的数据量。例如第一行表示组'A'去重后有2个不同的值。

pandas数据分组后根据某列去除每组中的重复值

可以使用`drop_duplicates`方法，在分组后的每个小组内，根据指定的列去除重复值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'], 
        'value': [1, 2, 2, 3, 3, 4, 4], 
        'other': ['x', 'y', 'z', 'u', 'v', 'w', 'x']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照group列分组，对每组内的value列去重
df = df.groupby('group').apply(lambda x: x.drop_duplicates(subset=['value']))

print(df)

输出结果如下：

       group  value other
group                   
A     0     A      1     x
      1     A      2     y
B     2     B      2     z
      3     B      3     u
C     5     C      4     w

可以看到，每个分组内的value列都被去重了，只保留了第一个出现的值。