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python - 从数据框中删除反向重复项

coder 2023-08-18 原文

我有一个包含两列的数据框，A 和 B。 A 和 B 的顺序在此上下文中并不重要；例如，我认为 (0,50) 和 (50,0) 是重复的。在 pandas 中，什么是从数据框中删除这些重复项的有效方法？

import pandas as pd

# Initial data frame.
data = pd.DataFrame({'A': [0, 10, 11, 21, 22, 35, 5, 50], 
                     'B': [50, 22, 35, 5, 10, 11, 21, 0]})
data
    A   B
0   0  50
1  10  22
2  11  35
3  21   5
4  22  10
5  35  11
6   5  21
7  50   0

# Desired output with "duplicates" removed. 
data2 = pd.DataFrame({'A': [0, 5, 10, 11], 
                      'B': [50, 21, 22, 35]})
data2
    A   B
0   0  50
1   5  21
2  10  22
3  11  35

理想情况下，输出将按 A 列的值排序。

最佳答案

这里有一点丑陋但更快的解决方案:

In [44]: pd.DataFrame(np.sort(data.values, axis=1), columns=data.columns).drop_duplicates()
Out[44]:
    A   B
0   0  50
1  10  22
2  11  35
3   5  21

时序:对于8K行DF

In [50]: big = pd.concat([data] * 10**3, ignore_index=True)

In [51]: big.shape
Out[51]: (8000, 2)

In [52]: %timeit big.apply(lambda r: sorted(r), axis = 1).drop_duplicates()
1 loop, best of 3: 3.04 s per loop

In [53]: %timeit pd.DataFrame(np.sort(big.values, axis=1), columns=big.columns).drop_duplicates()
100 loops, best of 3: 3.96 ms per loop

In [59]: %timeit big.apply(np.sort, axis = 1).drop_duplicates()
1 loop, best of 3: 2.69 s per loop

关于python - 从数据框中删除反向重复项，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40474799/

反向pythoncodesectionduplicatespandasdataframe

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