Python 使用熊猫标识重复的行，并将这些行转换为一行，从而创建新的列

我有一个站点数据集

    map_id  longitude   latitude  zip_code
0   40830 -87.669147  41.857908     60608
1   40830 -87.669147  41.857908     60608
2   40120 -87.680622  41.829353     60609
3   40120 -87.680622  41.829353     60609
4   41120 -87.625826  41.831677     60616

如您所见，前四行是重复的，这不是偶然的。它们是相同的车站，被视为不同线路的独立车站

我想消除这种重复，它可以是2，甚至5行的一些车站，并视为一个车站

此外，我想创建一个新的列Hub，其中聚合的行将被视为一个Hub站。例如，布尔值0表示常规电台，1表示集线器

上面的示例的所需输出带有两个重复->转换为3行，带有2个集线器

    map_id  longitude   latitude  zip_code    hub
0   40830 -87.669147  41.857908     60608      1
1   40120 -87.680622  41.829353     60609      1
1   41120 -87.625826  41.831677     60616      0

谢谢你给我小费

df = df.groupby(['map_id','longitude','latitude','zip_code']).size().reset_index(name='hub')

df['hub'] = df['hub'].replace(1,0).apply(lambda x:min(x,1))

输出

   map_id  longitude   latitude  zip_code  hub
0   40120 -87.680622  41.829353     60609    1
1   40830 -87.669147  41.857908     60608    1
2   41120 -87.625826  41.831677     60616    0

输出

   map_id  longitude   latitude  zip_code  hub
0   40120 -87.680622  41.829353     60609    1
1   40830 -87.669147  41.857908     60608    1
2   41120 -87.625826  41.831677     60616    0

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在我看来，您希望删除重复项并将某些zipcodes指定为中心。如果是这样，我会删除重复项并使用np.where来分配集线器。我包含了一个不存在的操作码，以演示在多个zipcode被指定为集线器时如何做到这一点

import numpy as np



df2=df.drop_duplicates(subset=['map_id','longitude','latitude','zip_code'], keep='first')
conditions=df2['zip_code'].isin(['60616','60619'])
df2['hub']=np.where(conditions,0,1)

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在我看来，您希望删除重复项并将某些zipcodes指定为中心。如果是这样，我会删除重复项并使用np.where来分配集线器。我包含了一个不存在的操作码，以演示在多个zipcode被指定为集线器时如何做到这一点

import numpy as np



df2=df.drop_duplicates(subset=['map_id','longitude','latitude','zip_code'], keep='first')
conditions=df2['zip_code'].isin(['60616','60619'])
df2['hub']=np.where(conditions,0,1)

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已经尝试过数据帧。丢弃重复的数据帧？谢谢，但这并不能解决我的问题，如何知道我有哪些集线器？也许如果我使用这个，我需要先创建一个额外的列，以某种方式将重复项标记为集线器，然后才删除它们。我尝试过DataFrame。删除重复项？谢谢，但这并不能解决我的问题，我怎么知道我有哪些集线器？也许如果我使用这个，我需要先创建一个额外的列，以某种方式将重复项标记为集线器，然后才删除它们。是的，这个逻辑也适用，非常感谢。我希望我也能接受这个答案，但我认为第一个答案是公平的。非常感谢你的帮助！是的，这个逻辑也适用，非常感谢。我希望我也能接受这个答案，但我认为第一个答案是公平的。非常感谢你的帮助！