来看看数据分析中相对复杂的去重问题

在数据分析中，有时候因为一些原因会有重复的记录，因此需要去重。如果重复的那些行是每一列懂相同的，删除多余的行只保留相同行中的一行就可以了，这个在Excel或pandas中都有很容易使用的工具了，例如Excel中就是在菜单栏选择数据->删除重复值，然后选择根据哪些列进行去重就好，pandas中是有drop_duplicates()函数可以用。 但面对一些复杂一些的需求可能就不是那么容易直接操作了。例如根据特定条件去重、去重时对多行数据进行整合等。特定条件例如不是保留第一条也不是最后一条，而是根据两列存在的某种关系、或者保留其中最大的值、或保留评价列文字最多的行等。下面记录一种我遇到的需求：因为设计原因，用户在购物车下的单每个商品都会占一条记录，但价格只记录当次购物车总价，需要每个这样的单子只保留一条记录，但把商品名称整合起来。

抽象一下，相当于把下面的表df根据uid去重，但是每个uid对应的name整合在一行里（暂且不管date列），从下图中左边的变成右边效果：

去重前后效果示例

这个不能直接由drop_duplicates()，那就写代码自己实现吧，因为是根据uid去重，我的思路是对uid进行循环，把uid相同的聚在一起，在if条件中选择保存的行并把name整合起来，建个新表保存去重后的行，

ndf=pd.DataFrame(columns=df.columns) #根据df的列名建一个空表ndf
uids=set(df['uid'])
for u in uids:
    one=df.loc[df['uid']==u] #获取所有uid等于u的行，之后只会保存一行
    #在这里写if然后只保留一行，然后concat到ndf上，实现只保留一行
    olst=list(one['name']) #或者用set
    zero=one.iloc[[0]] #iloc[行号]是series iloc[[行号]]是dataframe
    #zero['name']=str(olst)
    if len(olst)>1: #等于1的就不用改了
        zero['name']=str(olst) #or =''.join(olst)
    ndf=pd.concat([ndf,zero]) #把选出来的zero加到ndf里

我是用了一个for循环去遍历的，如果有更优雅的实现欢迎指教呀。 更深入一些，如果没有某一列可以作为主键呢？存在一个表，除name之外，其他的列都相同算重复行，这些列有文本有数值型，但是不能拿其中任何列作主键，实现上面的去重合并name，怎么办？一个个比对是O(n^2)，我目前的思路时用除name之外的列合并形成一个字符串型的新列，拿这列做主键，用上面的代码片段。合并之后再删掉之前建的新列保持数据的格式。

附录： 关于python中的drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)，一些基础的去重需求直接用这个函数就好，它有三个参数：

• subset指定根据哪些列去重，默认是根据所有列，也就是当两行的所有列都一样时满足去重条件；
• keep有三种选择：{‘first’, ‘last’, False}，first和last分别对应选重复行中的第一行、最后一行，false是删除所有的重复值，例如上面例子中的df根据name去重且keep填false的话，就只剩name等于d的行了；
• inplace是指是否应用于原表，通常建议选择默认的参数False，然后写newdf=df.drop_duplicates(subset=['col1'])。

例如有个业务场景是对问卷填写数据进行预处理，用户可以多次填写，根据最后一次填写的数据为准，根据同一个用户名和手机号进行去重（假设数据根据时间先后顺序排序了，否则先用sort_values(by=' ')排序），则可以写ndf=df.drop_duplicates(subset=['姓名','手机号'],keep='last')。进一步了解drop_duplicates()可以参考其官方文档。