Pandas Drop Duplicates ट्यूटोरियल

pandas का उपयोग करके Python में डुप्लिकेट्स कैसे हटाएं, सीखें।

अपडेट किया गया 25 सित॰ 2026 · 4 मि॰ पढ़ें

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डुप्लिकेट्स हटाना सटीक काउंट्स पाने के लिए एक जरूरी कौशल है, क्योंकि आप अक्सर एक ही चीज़ को कई बार गिनना नहीं चाहते। Python में, यह Pandas मॉड्यूल का उपयोग करके किया जा सकता है, जिसमें drop_duplicates नामक एक मेथड होता है।

कुछ उदाहरणों की मदद से समझते हैं कि इसे कैसे इस्तेमाल करें।

डुप्लिकेट नाम हटाना

मान लीजिए आपके पास एक डेटाफ़्रेम है जिसमें vet विज़िट्स हैं, और vet के ऑफिस को जानना है कि हर नस्ल के कितने कुत्ते उनके ऑफिस आए हैं। हालांकि, आपके डेटा सेट में Max और Stella जैसे कुत्ते हैं जो एक से अधिक बार vet के पास गए हैं। इसलिए, आप केवल breed कॉलम में हर नस्ल की संख्या नहीं गिन सकते।

print(vet_visits)

          date     name        breed  weight_kg
0   2018-09-02    Bella     Labrador      24.87
1   2019-06-07      Max     Labrador      28.35
2   2018-01-17   Stella    Chihuahua       1.51
3   2019-10-19     Lucy    Chow Chow      24.07
..         ...      ...          ...        ...
71  2018-01-20   Stella    Chihuahua       2.83
72  2019-06-07      Max    Chow Chow      24.01
73  2018-08-20     Lucy    Chow Chow      24.40
74  2019-04-22      Max     Labrador      28.54

इसे हासिल करने के लिए, आप उन पंक्तियों को हटाएंगे जिनमें ऐसा कुत्ते का नाम है जो पहले ही आ चुका है, या दूसरे शब्दों में, आप हर नाम का कुत्ता डेटा सेट से एक बार ही निकालेंगे।

आप यह drop_duplicates मेथड से करेंगे। यह subset नाम का आर्ग्युमेंट लेता है, जो वह कॉलम है जिसके आधार पर हम डुप्लिकेट ढूंढना चाहते हैं — इस मामले में, हमें सभी यूनिक नाम चाहिए।

vet_visits.drop_duplicates(subset="name")

          date     name        breed  weight_kg
0   2018-09-02    Bella     Labrador      24.87
1   2019-06-07      Max    Chow Chow      24.01
2   2019-03-19  Charlie       Poodle      24.95
3   2018-01-17   Stella    Chihuahua       1.51
4   2019-10-19     Lucy    Chow Chow      24.07
7   2019-03-30   Cooper    Schnauzer      16.91
10  2019-01-04   Bernie  St. Bernard      74.98

(6  2019-06-07      Max     Labrador      28.35)

लेकिन, अगर एक ही नाम वाले कुत्ते हों तो?

डुप्लिकेट युग्म हटाना

ऐसी स्थिति में, डुप्लिकेट हटाते समय हमें सिर्फ name से आगे बढ़कर सोचना होगा। चूंकि Max और Max अलग नस्लों के हैं, हम नाम और नस्ल के उन युग्मों वाली पंक्तियाँ हटा सकते हैं जो डेटा सेट में पहले आ चुकी हैं।

unique_dogs = vet_visits.drop_duplicates(subset=["name", "breed"])
print(unique_dogs)

          date     name        breed  weight_kg
0   2018-09-02    Bella     Labrador      24.87
1   2019-03-13      Max    Chow Chow      24.13
2   2019-03-19  Charlie       Poodle      24.95
3   2018-01-17   Stella    Chihuahua       1.51
4   2019-10-19     Lucy    Chow Chow      24.07
6   2019-06-07      Max     Labrador      28.35
7   2019-03-30   Cooper    Schnauzer      16.91
10  2019-01-04   Bernie  St. Bernard      74.98

एक से अधिक कॉलम के आधार पर डुप्लिकेट हटाने के लिए, हम subset आर्ग्युमेंट में कॉलम नामों की सूची पास कर सकते हैं — यहाँ name और breed।

अब दोनों Max शामिल हो गए हैं।

इंटरैक्टिव उदाहरण

इस अभ्यास में, आप sales के यूनिक मानों का उपयोग करके कुछ नए DataFrames बनाएंगे। sales उपलब्ध है, और pandas को pd नाम से इम्पोर्ट किया गया है।

आप ये कदम उठाएँगे:

पहले, आप sales की वे पंक्तियाँ हटाएँगे जिनमें store और type के डुप्लिकेट युग्म हैं, इसे store_types के रूप में सहेजेंगे और इसकी head प्रिंट करेंगे।
फिर, आप sales की वे पंक्तियाँ हटाएँगे जिनमें store और department के डुप्लिकेट युग्म हैं, इसे store_depts के रूप में सहेजेंगे और इसकी head प्रिंट करेंगे।
जो पंक्तियाँ holiday weeks हैं, उन्हें subset करें, और डुप्लिकेट dates हटाकर holiday_dates के रूप में सहेजें।
अंत में, holiday_dates के date कॉलम का चयन करें, और holiday_dates डेटाफ़्रेम को प्रिंट करें।

# Drop duplicate store/type combinations
store_types = sales.drop_duplicates(subset=["store", "type"])
print(store_types.head())

# Drop duplicate store/department combinations
store_depts = sales.drop_duplicates(subset=["store", "department"])
print(store_depts.head())

# Subset the rows that are holiday weeks and drop duplicate dates
holiday_dates = sales[sales["is_holiday"]].drop_duplicates(subset="date")

# Print date col of holiday_dates
print(holiday_dates["date"])

जब हम ऊपर का कोड चलाते हैं, तो यह निम्नलिखित परिणाम देता है:

      store type  department       date  weekly_sales  is_holiday  temperature_c  fuel_price_usd_per_l  unemployment
0         1    A           1 2010-02-05      24924.50       False          5.728                 0.679         8.106
901       2    A           1 2010-02-05      35034.06       False          4.550                 0.679         8.324
1798      4    A           1 2010-02-05      38724.42       False          6.533                 0.686         8.623
2699      6    A           1 2010-02-05      25619.00       False          4.683                 0.679         7.259
3593     10    B           1 2010-02-05      40212.84       False         12.411                 0.782         9.765
    store type  department       date  weekly_sales  is_holiday  temperature_c  fuel_price_usd_per_l  unemployment
0       1    A           1 2010-02-05      24924.50       False          5.728                 0.679         8.106
12      1    A           2 2010-02-05      50605.27       False          5.728                 0.679         8.106
24      1    A           3 2010-02-05      13740.12       False          5.728                 0.679         8.106
36      1    A           4 2010-02-05      39954.04       False          5.728                 0.679         8.106
48      1    A           5 2010-02-05      32229.38       False          5.728                 0.679         8.106
498    2010-09-10
691    2011-11-25
2315   2010-02-12
6735   2012-09-07
6810   2010-12-31
6815   2012-02-10
6820   2011-09-09
Name: date, dtype: datetime64[ns]

खुद आज़माएँ।

काउंटिंग और डेटा को एग्रीगेट करने के बारे में अधिक जानने के लिए, हमारे कोर्स Data Manipulation with pandas का यह वीडियो देखें।