Comment supprimer efficacement les colonnes en double dans Pandas ?

Suppression efficace des colonnes en double dans Pandas

Lorsque vous travaillez avec des données dans un dataframe, il est souvent nécessaire de supprimer les colonnes en double pour garantir l'intégrité des données et l'efficacité. Dans Pandas, il existe une solution élégante à ce problème.

Suppression des noms de colonnes en double

Supposons que vous ayez une trame de données avec des colonnes nommées « Time », « Time Relative », et plusieurs instances de « Time ». Pour supprimer les noms de colonnes en double, utilisez le code suivant :

<code class="python">df = df.loc[:,~df.columns.duplicated()].copy()</code>

Cette approche vérifie les noms de colonnes en double et ne conserve que les noms uniques.

Suppression des doublons en fonction des valeurs

Dans certains cas, vous devrez peut-être supprimer les colonnes en double en fonction de leurs valeurs. C'est exactement ce que fait le code suivant :

<code class="python">df = df.loc[:,~df.apply(lambda x: x.duplicated(),axis=1).all()].copy()</code>

Ce code applique une fonction lambda à chaque colonne, vérifiant les valeurs en double. Si toutes les valeurs d'une colonne sont uniques, la colonne est conservée ; sinon, il est supprimé.

Remarque sur les mises en garde

Bien que l'approche ci-dessus supprime efficacement les colonnes en double en fonction des valeurs, il est crucial d'envisager des cas d'utilisation spécifiques. Assurez-vous que cette méthode correspond à vos données et au résultat souhaité, car il peut y avoir des situations dans lesquelles elle peut ne pas fournir le résultat escompté.

En utilisant ces approches, vous pouvez facilement supprimer les colonnes en double de votre cadre de données, garantissant ainsi la cohérence des données. et améliorer l'efficacité.

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