Pandas Drop Duplicates Eğitimi

Yinelenenleri kaldırmak, aynı şeyi birden fazla kez saymak istemediğiniz için doğru sayımlara ulaşmak açısından temel bir beceridir. Python'da bu işlem, Pandas modülündeki drop_duplicates adlı yöntem kullanılarak yapılabilir.

Bunu birkaç örnek yardımıyla nasıl kullanacağımızı anlayalım.

Yinelenen İsimleri Kaldırma

Diyelim ki veteriner ziyaretlerini içeren bir veri çerçeveniz (dataframe) var ve veteriner kliniği, kliniklerini ziyaret eden her ırktan kaç köpek olduğunu bilmek istiyor. Ancak veri kümenizde veterineri birden fazla kez ziyaret eden Max ve Stella gibi köpekler var. Bu nedenle, ırk sütunundaki her bir ırkın sayısını doğrudan sayamazsınız.

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

Bunu başarmak için, daha önce listelenmiş bir köpek adını içeren satırları kaldırırsınız; başka bir deyişle, veri kümesinden her bir isimden birer köpek çıkarırsınız.

Bunu drop_duplicates yöntemiyle yaparsınız. Bu yöntem subset adlı bir argüman alır; bu, yinelenenleri bulmak istediğimiz sütundur — bu durumda tüm benzersiz isimleri istiyoruz.

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)

Peki, aynı ada sahip köpekler varsa ne olur?

Yinelenen Çiftleri Kaldırma

Bu durumda, yinelenenleri kaldırırken yalnızca name sütununu dikkate almamız yeterli değildir. Max ve Max farklı ırklar olduğundan, veri kümesinde daha önce listelenmiş olan isim ve ırk çiftlerinin yer aldığı satırları kaldırabiliriz.

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

Yinelenenleri birden fazla sütuna göre temellendirmek için, sütun adlarının bir listesini subset argümanına geçebiliriz; bu örnekte isim ve ırk.

Artık her iki Max de dahil edilmiştir.

Etkileşimli Örnek

Bu alıştırmada, sales içindeki benzersiz değerleri kullanarak bazı yeni DataFrame'ler oluşturacaksınız. sales hazırdır ve pandas pd olarak içe aktarılmıştır.

Şu adımları uygulayacaksınız:

• Önce, sales içindeki yinelenen store ve type çiftlerine sahip satırları kaldıracak, store_types olarak kaydedecek ve ilk satırları yazdıracaksınız.
• Ardından, sales içindeki yinelenen store ve department çiftlerine sahip satırları kaldıracak, store_depts olarak kaydedecek ve ilk satırları yazdıracaksınız.
• Tatil haftası olan satırları alt kümeye alacak ve yinelenen dates değerlerini kaldırarak holiday_dates olarak kaydedeceksiniz.
• Son olarak, holiday_dates DataFrame'inin date sütununu seçecek ve holiday_dates DataFrame'ini yazdıracaksınız.

# 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"])

Yukarıdaki kodu çalıştırdığımızda aşağıdaki sonuç üretilir:

      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]

Kendiniz deneyin.

Veri sayımı ve toplamaya ilişkin daha fazla bilgi edinmek için kursumuzdaki şu videoyu izleyin: pandas ile Veri Manipülasyonu.

Bu içerik, Maggie Matsui ve Richie Cotton'ın hazırladığı DataCamp’in pandas ile Veri Manipülasyonu kursundan alınmıştır.