Python 熊猫：删除重复项（）

我正在尝试删除序列中的重复项，然后用0填充NAN。应该很简单，但是当我将这两个函数链接在一起时，我仍然会得到

NaN

，这是我期望的

0.0

df = pd.DataFrame({'a':[1,1,2,3,3,4], 'b':[10,20,30,40,50,60]})
df['a'] = df['a'].drop_duplicates().fillna(0)

收益率：

     a   b
0  1.0  10
1  NaN  20
2  2.0  30
3  3.0  40
4  NaN  50
5  4.0  60

鉴于：

df['a'] = df['a'].drop_duplicates()
df['a'] = df['a'].fillna(0)

工作正常，但似乎不必要的冗长

---

我使用的是pandas 0.20.3。

删除重复项后出现问题删除一些值并对齐创建

NaN

s值。因此

reindex

帮助：

df['a'] = df['a'].drop_duplicates().reindex(df.index, fill_value=0)
print (df)
   a   b
0  1  10
1  0  20
2  2  30
3  3  40
4  0  50
5  4  60

或与

loc

一起使用：

df.loc[df['a'].duplicated(), 'a'] = 0
print (df)
   a   b
0  1  10
1  0  20
2  2  30
3  3  40
4  0  50
5  4  60

---

由于

drop\u duplicates

删除元素，因此结果的大小小于要分配回的数据帧。这会导致索引不匹配

或者，将

掩码

/

where

与

复制

-

df['a'] = df['a'].mask(df['a'].duplicated(), 0)

或者

---

或者：df['a']=df['a'].drop_duplicates（）.reindex（df.index）.fillna（0）。谢谢@jezrael！我喜欢这种方法，与我通常使用的方法不同，但值得思考，谢谢@COLDSPEED@pshep123。不客气！另外，我的第二行代码有一个输入错误，对此表示抱歉。

df['a'] = df['a'].where(~df['a'].duplicated(), 0)

df

   a   b
0  1  10
1  0  20
2  2  30
3  3  40
4  0  50
5  4  60