pandas 데이터 프레임 타임 시리즈 중복 복제

Question

때때로 중복 행이있을 수있는 2 개의 CSV 파일을 결합하여 온도 시계열을 업데이트하려고합니다.

drop_duplicates을 구현하려고했지만 나에게 적합하지 않습니다. 여기

내가 할 노력하고있어의 예입니다

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) 

을 그리고 이것은 출력 :

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 

내가 데이터를 중복으로 시계열을 업데이트하지 않는 방법 중복?

Answer 1

줄 dfC.drop_duplicates()은 실제로 dfC이 바인딩 된 DataFrame을 변경하지 않습니다. 중복 된 행이없는 복사본을 반환합니다.

당신은 DataFrame dfC는 inplace 키워드 인수에 전달하여 올바른 위치를 수정하는 것이

dfC.drop_duplicates(inplace=True) 

을 지정하거나이

dfC = dfC.drop_duplicates() 

같은 이름 dfC에 중복 제거 DataFrame의보기를 리 바인드 할 수