趋近智
既然我们已经知道如何识别重复行,无论是完全匹配还是基于特定列,下一步就是将它们移除。保留冗余数据可能导致分析结果不准确、统计汇总(如平均值或计数)出现偏差,以及处理效率低下。移除重复数据可确保每个独特的实体或事件只出现一次,从而获得更准确的分析。
大多数数据处理工具和库都提供了直接的功能来清除这些不必要的行。这个过程通常需要指定是检查所有列的重复项,还是只检查选定的几列,并决定保留哪一个重复行的实例。
当您指示工具移除重复数据时,它会根据您提供的条件扫描数据集:
移除重复数据的一个重要方面是,当发现重复项时,决定保留哪一行。常见选项包括:
keep='first'): 这通常是默认行为。当发现重复行时,数据集中遇到的第一个重复行将被保留,所有后续相同的行都将被移除。如果数据录入顺序表明第一个记录是原始或最相关的,此选项很有用。keep='last'): 此选项保留重复行的最后一个出现实例,并移除所有先前的实例。如果较晚的条目代表更新或更近期的数据,此选项可能适用。keep=False): 此选项会移除属于任何重复集的所有行。如果一行在数据集中的其他位置有任何一个重复项,则这两个(或所有)实例都将被移除。这只留下那些从一开始就独特的行。使用此选项时要谨慎,因为它可能会大幅减小数据集的大小。设想一个表示客户订单的简单数据集:
OrderID CustomerID Product Quantity
0 101 A54 Apple 5
1 102 B12 Orange 3
2 103 A54 Apple 5 # 第0行的重复项
3 104 C89 Banana 2
4 105 B12 Orange 3 # 第1行的重复项
如果我们移除重复项并保留第一个实例 (keep='first'),结果将是:
OrderID CustomerID Product Quantity
0 101 A54 Apple 5
1 102 B12 Orange 3
4 104 C89 Banana 2
索引为2和4的行被移除了,因为它们分别与先前出现的第0行和第1行相同。
现在,考虑一个场景:我们只关注相同客户和产品的重复订单,而不考虑 OrderID(OrderID 可能只是一个内部跟踪号,我们希望得到唯一的客户-产品购买记录)。
原始数据:
OrderID CustomerID Product Quantity
0 101 A54 Apple 5
1 102 B12 Orange 3
2 205 A54 Apple 8 # 与第0行的CustomerID和Product相同
3 104 C89 Banana 2
4 310 B12 Grape 1
如果我们基于 CustomerID 和 Product 移除重复项并保留第一个实例:
OrderID CustomerID Product Quantity
0 101 A54 Apple 5
1 102 B12 Orange 3
3 104 C89 Banana 2
4 310 B12 Grape 1
索引为2的行被移除了,因为它的 CustomerID ('A54') 和 Product ('Apple') 与第0行匹配。Quantity 和 OrderID 的差异被忽略了,因为我们只指定了 CustomerID 和 Product 列进行重复项检查。
有效移除重复行可以清理您的数据集,确保后续的分析和建模任务都在独特、有意义的记录上运行。下一步是在动手实践练习中应用这些识别和移除技术。
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