3個實用的Pandas套件清理重複資料教學

本文以Kaggle網站的Amazon 2009-2019年Top50暢銷書資料集( https://www.kaggle.com/sootersaalu/amazon-top-50-bestselling-books-2009-2019 )為例，教大家如何查找及清理資料集的重複資料，提升資料的品質。

Q: Pandas duplicated()查找重複資料

想要使用Pandas套件查找資料集的重複資料，利用duplicated()方法(Method)可以得到每筆資料的重複狀態，True代表重複，False為沒重複，如下範例：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('bestsellers with categories.csv')

print(df.duplicated())

接著，透過Pandas套件的括號[]語法即可檢視重複資料的各欄位資料，如下範例：

df = pd.read_csv('bestsellers with categories.csv')

print(df[df.duplicated()])

Pandas套件的duplicated()方法(Method)除了能夠查找所有欄位資料完全一樣的重複資料外，也提供了以下兩個關鍵字參數，來客製化查找的方式：

1. subset-查找特定欄位的重複資料

2. keep-保留第一筆(first)、最後一筆(last)或全部(False)的重複資料

如下範例：

df = pd.read_csv('bestsellers with categories.csv')

column_names = ['Name', 'Author', 'Year', 'Genre']

df = df[df.duplicated(subset=column_names, keep=False)]

print(df)

以上範例即是查找Name(書名)、Author(作者)、Year(出版年)及Genre(類型)四個欄位都一樣的重複資料，並且全部保留。

Q: Pandas drop_duplicates()刪除重複資料

從資料集裡找到重複的資料後，接下來，最常見的就是進行刪除或群組處理。

而要刪除完全一樣的重複資料，可以利用Pandas套件的drop_duplicates()方法(Method)，如下範例：

df = pd.read_csv('bestsellers with categories.csv')

df.drop_duplicates(inplace=True)

其中，inplace關鍵字參數代表直接從現有資料集中刪除重複資料。

另外，要刪除特定欄位重複的資料，同樣可以透過subset及keep關鍵字參數來達成，如下範例：

df = pd.read_csv('bestsellers with categories.csv')

column_names = ['Name', 'Author', 'Year', 'Genre']

df.drop_duplicates(subset=column_names, keep='first', inplace=True)

Q: Pandas groupby()、agg()群組重複資料

除了可以利用Pandas套件的drop_duplicates()方法(Method)刪除重複資料外，有時基於商業邏輯，可以透過群組的方式解決重複資料。

這時候，就可以利用Pandas套件的groupby()方法(Method)群組相同資料的欄位，以及agg()方法(Method)，統計運算剩餘的不同資料欄位，達到合併重複資料成一筆的效果，如下範例：

df = pd.read_csv('bestsellers with categories.csv')

column_names = ['Name', 'Author', 'Year', 'Genre']

summeries = {'User Rating': 'mean', 'Reviews': 'sum', 'Price': 'mean'}

df = df.groupby(by=column_names).agg(summeries).reset_index()

print(df)

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