Как удалить предыдущие строки базы данных на основе совпадающего значения в столбце?

Вопрос или проблема

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)

Возвращает DataFrame с удаленными дубликатами.

Учитывать определенные столбцы является необязательным. Индексы, включая временные индексы, игнорируются.

Параметры
subsetметка столбца или последовательность меток, необязательный
Учитывайте только определенные столбцы для идентификации дубликатов, по умолчанию используются все столбцы.

keep{‘first’, ‘last’, False}, по умолчанию ‘first’
Определяет, какие дубликаты (если таковые имеются) сохранять. - first : Удалить дубликаты, кроме первого вхождения. - last : Удалить дубликаты, кроме последнего вхождения. - False : Удалить всех дубликатов.

inplacebool, по умолчанию False
Удалять дубликаты на месте или возвращать копию.

ignore_indexbool, по умолчанию False
Если True, результирующая ось будет промаркирована 0, 1, …, n - 1.

df_clean = df.drop_duplicates(subset=["Team ID", "Attribute ID"], keep="last")

Ответ или решение

Чтобы удалить предыдущие строки из базы данных на основе совпадающего значения в столбце, можно использовать библиотеку Pandas в Python. Это особенно полезно, если у вас есть датафрейм, содержащий несколько строк с одинаковыми идентификаторами команд и атрибутов, и вы хотите оставить только последние записи. Давайте подробно разберемся, как это сделать.

Шаги для удаления дубликатов строк на основе совпадающих значений

1. Импорт библиотеки Pandas: Убедитесь, что у вас установлена библиотека Pandas. Вы можете установить её с помощью команды pip install pandas.

2. Создание датафрейма: Если у вас уже есть датафрейм, который необходимо обработать, можно пропустить этот шаг. В противном случае создайте его для демонстрации.

   import pandas as pd
   
   # Пример данных
   data = {
      'Team ID': [1, 1, 2, 2, 3],
      'Attribute ID': [101, 101, 102, 102, 103],
      'Value': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
   }
   
   df = pd.DataFrame(data)

3. Использование метода drop_duplicates: Для того чтобы оставить только последние строки с одинаковыми значениями Team ID и Attribute ID, примените метод drop_duplicates, указав нужные параметры.

   df_clean = df.drop_duplicates(subset=["Team ID", "Attribute ID"], keep="last")

   Здесь:

   • subset — это список столбцов, по которым будет производиться проверка на дубликаты (["Team ID", "Attribute ID"]).
   • keep='last' — означает, что мы хотим сохранить последнюю запись при наличии дубликатов.

4. Результат: Теперь у вас есть новый датафрейм df_clean, который содержит только последние строки с учетом дубликатов по указанным столбцам.

   print(df_clean)

   Это даст вам ожидаемый вывод, содержащий только те строки, которые вам нужны.

Примечания

• Если вы хотите, чтобы изменения происходили на месте, добавьте параметр inplace=True, чтобы не создавать новый объект.
• Если ваш датафрейм большой и вы хотите оптимизировать производительность, рассмотрите возможность использования фильтрации и других методов уменьшения объема данных до применения drop_duplicates.

Заключение

Метод drop_duplicates библиотеки Pandas является мощным инструментом для работы с дубликатами в датафреймах. Вы можете легко удалить предыдущие строки на основе совпадения значений в столбцах, оставив только последние записи. Это позволит вам сократить объем данных и получить более точную информацию для анализа.

Следуя этим шагам, вы сможете эффективно управлять своими данными, сохраняя при этом только нужные записи.