Python 熊猫数据帧时间序列删除重复项

我正试图通过合并2个CSV文件来更新温度时间序列，这些文件有时可能有重复的行

我曾试图实现

删除重复项

，但它对我不起作用

下面是我尝试做的一个例子：

import pandas as pd
import numpy as np

from pandas import DataFrame, Series


dfA = DataFrame({'date' : Series(['1/1/10','1/2/10','1/3/10','1/4/10'], index=[0,1,2,3]),
    'a' : Series([60,57,56,50], index=[0,1,2,3]),
    'b' : Series([80,73,76,56], index=[0,1,2,3])})

print("dfA")     
print(dfA)

dfB = DataFrame({'date' : Series(['1/3/10','1/4/10','1/5/10','1/6/10'], index=[0,1,2,3]),
    'a' : Series([56,50,59,75], index=[0,1,2,3]),
    'b' : Series([76,56,73,89], index=[0,1,2,3])})

print("dfB")
print(dfB)

dfC = dfA.append(dfB)

print(dfC.duplicated())

dfC.drop_duplicates()
print("dfC")
print(dfC)

这是输出：

dfA
    a   b    date
0  60  80  1/1/10
1  57  73  1/2/10
2  56  76  1/3/10
3  50  56  1/4/10
dfB
    a   b    date
0  56  76  1/3/10
1  50  56  1/4/10
2  59  73  1/5/10
3  75  89  1/6/10
0    False
1    False
2    False
3    False
0     True
1     True
2    False
3    False
dtype: bool
dfC
    a   b    date
0  60  80  1/1/10
1  57  73  1/2/10
2  56  76  1/3/10
3  50  56  1/4/10
0  56  76  1/3/10
1  50  56  1/4/10
2  59  73  1/5/10
3  75  89  1/6/10

---

如何使用重叠数据更新时间序列而不存在重复项？

行

dfC.drop\u duplicates（）

实际上不会更改绑定到

dfC

的数据帧（它只返回一个没有重复行的副本）

您可以通过传入

inplace

关键字参数，指定数据帧

dfC

在原地修改

dfC.drop_duplicates(inplace=True)

或者像这样将消除重复数据帧的视图重新绑定到名称

dfC

dfC = dfC.drop_duplicates()

---

行

dfC.drop_duplicates（）

实际上不会更改绑定到

dfC

的数据帧（它只返回一个没有重复行的数据帧副本）

您可以通过传入

inplace

关键字参数，指定数据帧

dfC

在原地修改

dfC.drop_duplicates(inplace=True)

或者像这样将消除重复数据帧的视图重新绑定到名称

dfC

dfC = dfC.drop_duplicates()

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嘿，比尔：看看这个，不要说“它对我不起作用”，描述一下它为什么不起作用会很有帮助。你会得到异常、糟糕的结果，或者根本没有回应吗？嘿，比尔：看看这个，不要说“它对我不起作用”，描述一下它为什么不起作用会很有帮助。你会得到异常，糟糕的结果，或者根本没有响应吗？当然。这么简单。现在，这将从组合的CSV文件中删除重复的行。非常感谢你。Bill@BillG. 很高兴这有帮助！顺便说一下，如果答案解决了问题，你可以告诉社区。当然。这么简单。现在，这将从组合的CSV文件中删除重复的行。非常感谢你。Bill@BillG. 很高兴这有帮助！顺便说一下，如果答案解决了问题，你可以告诉社区。