如何根据多个键获取唯一的数据框行

Question

我有一个名为 'df1' 的数据框：

Name Type Destination Data1 Data2
Bob   Car         NY   asdf  dsfg
Liz   Car         NY   asdf  dsfg

另一个叫 'df2':

Name Type Destination Data1 Data2
Bob  Train         LA   asdf  dsfg
Liz   Car          NY   asdf  dsfg

我想根据 3 个值将它们组合在一起以形成一个 'key'：名称、类型、目的地以结束：

Name Type Destination
Bob   Car         NY
Bob Train         LA
Liz   Car         NY

在没有重复的情况下，添加了包含 Bob、Train、LA... 的行，因为它是唯一的条目。

到目前为止我有：

new_df = pd.concat([df1.Name, df2.Name]).drop_duplicates().sort_values(ascending=True).reset_index(drop=True)

但这仅在尝试组合基于单个键的唯一列表时才有效。

Answer 1

使用 pandas.DataFrame.duplicated，其中 return 表示重复行的布尔系列。
- 整行用于确定重复项。
- Returns True 对于所有重复的行，因此要保留 non-duplicate 行，请使用 ~，即 (NOT).
如果输出中只需要特定的列，则必须使用 .iloc 或 df1[['Name', 'Type', 'Destination']] 指定它们，或者可以在使用 concat 后删除它们。

import pandas as pd

data1 = {'Name': ['Bob', 'Liz'], 'Type': ['Car', 'Car'], 'Destination': ['NY', 'NY'], 'Data1': ['asdf', 'asdf'], 'Data2': ['dsfg', 'dsfg']}
data2 = {'Name': ['Bob', 'Liz'], 'Type': ['Train', 'Car'], 'Destination': ['LA', 'NY'], 'Data1': ['asdf', 'asdf'], 'Data2': ['dsfg', 'dsfg']}

df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

# concat all the desired rows
dfc = pd.concat([df1.iloc[:, :3], df2.iloc[:, :3]])

# drop the duplicated row
dfc = dfc[~dfc.duplicated()]

# display(dfc)

  Name   Type Destination
0  Bob    Car          NY
1  Liz    Car          NY
0  Bob  Train          LA

选项 2

pandas.DataFrame.drop_duplicates 的 subset 参数允许指定在检查重复项时使用哪些列。

dfc = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates(subset=['Name', 'Type', 'Destination'])

# display(dfc)

  Name   Type Destination Data1 Data2
0  Bob    Car          NY  asdf  dsfg
1  Liz    Car          NY  asdf  dsfg
0  Bob  Train          LA  asdf  dsfg

如何根据多个键获取唯一的数据框行

How to get unique dataframe rows based on multiple keys

python

pandas

dataframe

merge

concat

选项 2