python的去重以及数据合并的用法说明
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python去重及数据合并
drop_dupicates
参数含义：
subset：即表示要去重指定参考的列keep: {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’
inplace:boolean, default False, 直接在原来的数据上修改还是保留副本
data = pd.DataFrame({'id':[1,1,2],'value':[12,14,27]})
#第一个参数传入需要比对的列,在"id"列有相同的id,则进行去重
data.drop_duplicates(['id'],keep='last',inplace=True)
#我想比较"id"、"value"两列的值全部相同时则去重
data.drop_duplicates(['id','value'],keep='last',inplace=True)
#如果想直接比较数据中的全部列都相同时才能去除，则可以按照如下方法.keep默认的是保留第一个
data.drop_duplicates()merge
首先关于连接，从SQL中的可以得知，连接主要分为外连接和内连接：
内连接
内连接是指在两个数据表中，根据其指定合并的列，找到其交集，也就是既在df1中出现，也在df2中出现的数据
df1=pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],
'data':range(7)})
df2=pd.DataFrame({'key':['a','b','d'],
'data2':range(3)})
df = pd.merge(df1,df2,on='key',how='inner') #不写how也没关系，因为merge默认的就是内连接 假设如果在df1和df2中的指定要合并的列的列名不一致的话，则需要显式指定根据哪一列进行合并
df3=pd.DataFrame({'key1':['b','b','a','c','a','a','b'],
'data':range(7)})
df4=pd.DataFrame({'key2':['a','b','d'],
'data2':range(3)})
df = pd.merge(df3,df4,left_on='key1',right_on='key2')
# 该结果比上面的on='key'的结果多一列相同的列，但是两个的本质是一样的，都是内连接外连接
外连接可以分为三种，全外连接、左连接和右连接。
全外连接就是保留两个表中指定合并的列关键字的并集，然后在左右两个表中找到相对应的数据进行填充，没有的用NAN代替
df1=pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],
'data':range(7)})
df2=pd.DataFrame({'key':['a','b','d'],
'data2':range(3)})
df = pd.merge(df1,df2,on='key',how='outer')右连接是保留右表中指定列的所有关键字，然后去左表中找到指定列对应的数据进行补充，没有的就NAN代替
df = pd.merge(df1,df2,on='key',how='right')左连接是保留左表中指定列的所有关键字，然后去右表中找到指定列对应的数据进行补充，没有的就NAN代替
df = pd.merge(df1,df2,on='key',how='left')python去重脚本
可以用来去除字典、漏洞数量等
使用方法，将要去重的部分保存成为csv格式，并命名为all.csv，直接执行后，会在当前目录下生成qc.csv的文件！
#coding:utf-8
ciku=open(r'all.csv','r') #打开需要去重文件
xieci=open(r'qc.csv','w') #打开处理后存放的文件
cikus=ciku.readlines()
list2 = {}.fromkeys(cikus).keys() #列表去重方法，将列表数据当作字典的键写入字典，依据字典键不可重复的特性去重
i=1
for line in list2:
if line[0]!=',':
# print line[0:-1].decode('utf-8').encode('gbk')
# print u"writing"+i
i+=1
xieci.writelines(line)
xieci.close()总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程网。
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