如何处理pandas中互相补充的重复数据?

我正在使用pandas,我试图删除所有类型为 “补充 “的重复数据。对象. 但是,我面临的问题是,一些重复的数据相互补充。例如,有以下的数据框架。

print (df)
   name   ID   location
0   A     NaN     LA
1   A     30      NaN
2   B     NaN     NaN
3   B     NaN      NY
4   B     20      NY
5   D     15      TX
6   D     15      NaN

如你所见,大部分数据都是需要的,但同时又被认为是重复的。面对这种情况,如何解决这个问题呢?

我需要的结果如下。

print (df)
   name   ID   location
0   A     30     LA
1   B     20     NY
2   D     15     TX


解决方案:

下面的工作应该是

df1 = df.groupby(['Name'],as_index=False).first()

给TA打赏
共{{data.count}}人
人已打赏
解决方案

使用Redux-Thunk与普通异步代码有什么区别?[包括实例]

2022-5-13 18:00:27

解决方案

自定义调色板的Angular Material自定义主题

2022-5-13 18:00:31

0 条回复 A文章作者 M管理员
    暂无讨论,说说你的看法吧
个人中心
购物车
优惠劵
今日签到
有新私信 私信列表
搜索