Удаление дублей в DataFrame с наибольшим значением в столбце
Быстрый ответ
Для получения немедленного результата воспользуйтесь библиотекой pandas
: исключите дубликаты из столбца A, оставив при этом строки с максимальным значением в столбце B:
import pandas as pd
# Здесь 'df' — это ваш DataFrame, а 'A' и 'B' — названия ваших столбцов
result = df.loc[df.groupby('A')['B'].idxmax()]
Это весьма удобное решение: простое, быстрое и эффективное. Однако для лучшего понимания давайте подробнее рассмотрим процесс работы с данными.
Глубже в тему: Эффективные практики и альтернативы
Сортировка перед удалением дубликатов
Прежде всего отсортируйте ваш DataFrame по столбцу B в порядке убывания, после чего можно будет удалить дубликаты.
sorted_df = df.sort_values(by='B', ascending=False) # Сортируем в порядке убывания
clean_df = sorted_df.drop_duplicates(subset='A', keep='first') # Оставляем первую запись
Метод sort_values
особенно полезен, когда данные были неупорядочены перед началом работы.
Группировка без предварительной сортировки
Если вам не хочется портить исходный порядок, вы можете воспользоваться методом groupby вне зависимости от сортировки:
grouped_df = df.groupby('A', as_index=False).max()
Таким образом, выбирается максимальное значение из столбца B для каждого уникального значения в столбце A.
Применение метода 'loc'
С использованием метода loc
вы сохраните всю строку с максимальным значением в столбце B для каждой группы в столбце A без каких-либо изменений.
indexes = df.groupby('A')['B'].idxmax()
result = df.loc[indexes]
Это можно уподобить поиску лучшего места в городе по точным координатам.
Отказ от метода 'apply'
apply
может работать неэффективно, поэтому иногда гораздо лучше прибегать к векторизованным операциям:
df['rank'] = df.groupby('A')['B'].rank(method='first', ascending=False) # Присваиваем ранги
result = df[df['rank'] == 1].drop('rank', axis=1) # Оставляем записи только с первым рангом
Визуализация
Предположим, мы хотим определить самого быстрого гонщика с уникальным именем. Вот как это выглядит:
Гонщик (Столбец A) | Время (Столбец B) |
---|---|
Молния Маквин | 1 |
Джексон Сторм | 2 |
Круз Рамирес | 3 |
Каков будет итоговый список после удаления дубликатов?
До:
🏎️ Молния Маквин 2:05
🚗 Джексон Сторм 2:07
🏎️ Молния Маквин 2:01
🚚 Круз Рамирес 2:15
🏎️ Молния Маквин 2:10
После:
🏎️ Молния Маквин 2:01
🚗 Джексон Сторм 2:07
🚚 Круз Рамирес 2:15
В итоговом списке для каждого гонщика приведен только один результат — его лучшее время!
Осознанное использование и специфические случаи
Обработка одинаковых результатов
Если в столбце B два гонщика показали одно и то же время:
result = df.sort_values('B', ascending=False).drop_duplicates(subset='A')
То преимущество отдается тому, кто был первее в отсортированном списке.
Определение приоритета при равенстве значений
Параметр keep
в методе drop_duplicates
помогает решить, какую запись оставить:
result = df.drop_duplicates(subset='A', keep='last') # Оставляем последнюю запись
Сложные случаи: применение lambda-функций
В особых случаях можно воспользоваться lambda-функцией:
result = df.groupby('A').apply(lambda x: x.loc[x['B'].idxmax()])
Использование этого варианта напоминает работу с универсальным инструментом.
Полезные материалы
- pandas.DataFrame.drop_duplicates — Документация pandas 2.2.0 — изучите, как избавиться от дублирующихся записей.
- pandas.DataFrame.sort_values — Документация pandas 2.2.0 — подробней о методах правильной сортировки.
- pandas.DataFrame.groupby — Документация pandas 2.2.0 — всё об умелой группировке данных.
- pandas.DataFrame.idxmax — Документация pandas 2.2.0 — как выбрать победителя.
- Python — Удаление строк с дублирующимися индексами в Pandas — Stack Overflow — практические примеры работы с дублирующимися записями.
- Pandas GroupBy: ваше руководство по группировке данных в Python — Real Python — подробное руководство по работе с функцией
groupby
.