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。

相关问题

pandas 一个字段包含另个一个字段

在 pandas 中，一个字段包含另一个字段的情况通常是指一个列中的数据包含另一个列中的数据。常用的例子是在一个包含全名的列中，包含了姓和名两个子字段，需要将其拆分为两个单独的列。

使用 pandas 进行拆分的方法是通过 str 方法中的 split() 函数。在 split() 函数中，可以指定分隔符来将一个字符串拆分成不同的字段，然后再通过 expand 参数将这些字段展开成多个列。

例如，假设有一个名为 full_name 的字段，包含了员工的全名，需要将其拆分成姓和名两个子字段，可以使用如下的代码：

import pandas as pd

# 创建包含全名的数据集
data = {'full_name': ['John Smith', 'Jane Doe', 'Tom Thumb']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 split() 函数将 full_name 列拆分为姓和名两个子列
df[['last_name', 'first_name']] = df['full_name'].str.split(' ', expand=True)

# 输出经过拆分后的数据集
print(df)

这段代码中，首先使用 pd.DataFrame 创建了一个包含全名的数据集，并将其存储在名为 df 的 DataFrame 中。然后，使用 str.split() 函数对 full_name 列进行拆分，指定空格作为分隔符，并通过 expand=True 将拆分后的结果展开成两个新的列 last_name 和 first_name。最终，使用 print 函数输出经过拆分后的数据集。

通过上述方法，我们就可以方便地将一个包含多个子字段的列拆分成多个独立的列，以便进行数据分析和处理。

pandas用ID去重，优先保留第二列不为空的行

您好！关于您的问题，可以使用pandas库的drop_duplicates方法实现去重，并通过keep参数控制保留哪条数据。具体地，您可以使用如下的代码：

df.drop_duplicates(subset=['ID'], keep='last', inplace=True)

其中，subset参数指定依照哪些列进行去重，keep参数设置保留哪一条数据，'last'表示保留出现最晚的那一条数据，inplace参数表示直接在原数据上修改。

感谢您的提问！