python爬取的数据如何去重?说一下具体的算法依据
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发布时间:2022-04-21 23:19
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时间:2023-10-23 15:51
前两天处理数据的时候,需要得到两个数据的交集数据,所以要去除数据中非重复部分,只保留数据中的重复部分。
网上看了一下大家的教程,大部分都是教去除重复行,很少有说到仅保留重复行的。所以在这里用drop_plicates这个去重函数来实现这个功能。
drop_plicates函数介绍 :
data.drop_plicates(subset=[‘A’,‘B’],keep=‘first’,inplace=True)
#subset对应的值是列名,表示只考虑这两列,将这两列对应值相同的行进行去重。
默认值为subset=None表示考虑所有列。
keep='first’表示保留第一次出现的重复行,是默认值。
keep另外两个取值为"last"和False,分别表示保留最后一次出现的重复行和去除所有重复行。
inplace=True表示直接在原来的DataFrame上删除重复项,而默认值False表示生成一个副本。
要用函数取得数据集data中的重复列,分三个步骤 :
(提前导入pandas模块)
data0_1 = data.drop_plicates() #保留第一个重复行
data0_2 = data.drop_plicates(keep=False) #去除所有重复行
data0_3=pd.concat([data0_1,data0_2]).drop_plicates(keep=False)
#合并起来再去重,只剩下真的重复行。
举例:data中wangwu行和tony行重复,需要把它们两行取出。
第一步:#保留第一个重复行
第二步:#去除所有重复行
第三步:#合并起来再去重
通过以上步骤实现取出数据中的重复行。